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dc.contributor.advisorCarrasco-Navarro, Rocío
dc.contributor.authorAncira-Pérez, José L.
dc.date.accessioned2023-02-01T22:54:42Z
dc.date.accessioned2023-03-10T16:53:22Z
dc.date.available2023-02-01T22:54:42Z
dc.date.available2023-03-10T16:53:22Z
dc.date.issued2023-01
dc.identifier.citationAncira-Pérez, J. L. (2023). Modelos de aprendizaje autónomo para clasificación aplicado a variaciones en el valor de acciones. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/68744
dc.descriptionLa clasificación de acciones del mercado de valores, entre aquellas que puedan incrementar o no su valor año contra año, es uno de los temas con mayor complejidad en el mundo del análisis de datos debido a la gran cantidad de variables que afectan su resultado como lo son el desempeño/resultado de las compañías, cambios organizacionales, variables económicas externas, percepción del mercado, así como otras dinámicas intrínsecas. Este trabajo se centra en un modelo de aprendizaje autónomo o machine learning, en inglés, para clasificación de acciones basados en los reportes y resultados financieros trimestrales de algunas compañías públicas de Estados Unidos de América, con el fin de determinar o categorizar aquellas acciones que pueden generar mayor valor y aquellas que no. Los resultados contribuyen a la discusión sobre si es posible aplicar satisfactoriamente modelos de "machine learning", así como extraer resultados satisfactorios, a las dinámicas de los mercados de valores, sus activos y movimientos en los precios, partiendo únicamente con la información de los resultados financieros de las compañías.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectÁrbol de decisiónes_MX
dc.subjectRed Neuronales_MX
dc.titleModelos de aprendizaje autónomo para clasificación aplicado a variaciones en el valor de accioneses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX


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ITESO_MAF_MScThesis_Jos_Luis-2.pdf1.731Mbapplication/pdfView/Open

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