Inteligencia Artificial aplicada al pronóstico.
En el presente trabajo revisaremos una novedosa técnica de inteligencia artificial, conocida como lógica difusa (fuzzy logic). Luego, utilizando el paquete computacional MATLAB 6 Release 13, construiremos un modelo dinámico basado en dicha técnica, el cual usaremos para pronosticar la evolución del...
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Universidad de Chile
2012
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ndltd-UCHILE-oai-repositorio.uchile.cl-2250-1082952018-08-02T08:54:25Z Inteligencia Artificial aplicada al pronóstico. Otárola Estrada, Roberto Parisi Fernández, Antonino Facultad de Economía y Negocios Economía economía finanzas lógica difusa fuzzi logic En el presente trabajo revisaremos una novedosa técnica de inteligencia artificial, conocida como lógica difusa (fuzzy logic). Luego, utilizando el paquete computacional MATLAB 6 Release 13, construiremos un modelo dinámico basado en dicha técnica, el cual usaremos para pronosticar la evolución del Indice General de Precios de Acciones (IGPA) de la Bolsa de Comercio de Santiago. Posteriormente, evaluaremos los resultados entregados por la metodología propuesta, comparándolos con aquellos arrojados por un modelo multivariable dinámico más tradicional. Específicamente, comprobaremos la capacidad de estos para acertar al pronóstico del signo de la variación porcentual semanal del IGPA y simularemos una estrategia de compra-venta basada en los pronósticos de cada modelo, además de una estrategia de tipo buy and hold, para contrastar las rentabilidades que se obtendrían a partir de ellas. 2012-09-12T18:47:51Z 2012-09-12T18:47:51Z 2004 Tesis http://www.tesis.uchile.cl/tesis/uchile/2004/otarola_r/html/index-frames.html http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/108295 es Otárola Estrada, Roberto Universidad de Chile Universidad de Chile. Programa Cybertesis |
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En el presente trabajo revisaremos una novedosa técnica de inteligencia artificial, conocida como lógica difusa (fuzzy logic). Luego, utilizando el paquete computacional MATLAB 6 Release 13, construiremos un modelo dinámico basado en dicha técnica, el cual usaremos para pronosticar la evolución del Indice General de Precios de Acciones (IGPA) de la Bolsa de Comercio de Santiago. Posteriormente, evaluaremos los resultados entregados por la metodología propuesta, comparándolos con aquellos arrojados por un modelo multivariable dinámico más tradicional. Específicamente, comprobaremos la capacidad de estos para acertar al pronóstico del signo de la variación porcentual semanal del IGPA y simularemos una estrategia de compra-venta basada en los pronósticos de cada modelo, además de una estrategia de tipo buy and hold, para contrastar las rentabilidades que se obtendrían a partir de ellas. |
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