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dc.contributor.authorHernández-Mota, Rodrigo
dc.date.accessioned2021-09-22T18:22:41Z
dc.date.accessioned2023-03-10T15:16:12Z
dc.date.available2021-09-22T18:22:41Z
dc.date.available2023-03-10T15:16:12Z
dc.date.issued2017-06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/67856
dc.descriptionEn este proyecto se desarrolló un modelo de predicción del tipo de cambio basado en modelos matemáticos avanzados. Se procuró automatizar el procesamiento de las variables y la generación del modelo. Para este sentido, se utilizó el lenguaje de programación Python y librerias de machine learning del "estado del arte". Se propuso un algoritmo para encontrar la mejor arquitectura de la red neuronal. Como resultado se obtuvo un modelo cuyo error promedio de estimación para el siguiente día es de $ 0.11 MXN. Se utiliza un método de simulación basado en los errores de los datos de validación para generar una distribución para la estimación del día siguiente. Esto significa que es posible proporcionar intervalos de confianza como base para las estrategias financieras de cobertura.es_MX
dc.description.sponsorshipITESO, A.C.es
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-ND-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectDesarrollo Tecnológico y Generación de Riqueza Sustentablees_MX
dc.subjectProyectos de Ingeniería Financiera para la Creación de Modelos de Negocio y Análisis de Viabilidad en Áreas Tecnológicas, Agroforestales, Agropecuarias y de Agriculturaes_MX
dc.subjectModelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocioes_MX
dc.titleModelo de predicción para el tipo de cambio (USDMXN)es_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX


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