Mercado financiero: ejercitación aplicando cadenas de Markov
Para el desarrollo de este trabajo, se consultaron, fundamentalmente, la siguiente bibliografía: Arya et al. (2009); Budnick (1996); Chiang & Wainwright (2008); Haeussler et al. (2008) y Simon & Blume (1994). Así, en lo que sigue, se referencian solo las fuentes complementarias. Una cadena d...
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| Autores principales: | , , , , , , |
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| Formato: | Documento de conferencia publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/4267/ https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/4267/1/gonzalez-etal-2024.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | Para el desarrollo de este trabajo, se consultaron, fundamentalmente, la siguiente bibliografía: Arya et al. (2009); Budnick (1996); Chiang & Wainwright (2008); Haeussler et al. (2008) y Simon & Blume (1994). Así, en lo que sigue, se referencian solo las fuentes complementarias. Una cadena de Markov (CdM) es un proceso estocástico, una sucesión de ensayos u observaciones, efectuados en un determinado sistema físico, en la que cada ensayo tiene el mismo número de resultados posibles. Cada resultado deja al sistema en cierto estado y cada movimiento se llama "paso" o "transición". La probabilidad de cada resultado, para un ensayo dado, depende solo del resultado del ensayo inmediato anterior y no del resultado de cualquier ensayo anterior. En general, esta metodología se aplica a procesos discretos, para analizar movimientos en el tiempo, tal el caso del precio de cierre diario de la acción de una determinada compañía ya que depende, en gran medida, del comportamiento del mercado de valores durante el día anterior o de la elección de una marca específica por parte de un consumidor al estudiar la demanda de un bien o servicio pues puede depender de elecciones precedentes. |
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