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dc.contributor Bucio, Christian
dc.contributor.author Ayala, Rey Francisco
dc.date.accessioned 2020-02-05T23:59:37Z
dc.date.available 2020-02-05T23:59:37Z
dc.date.issued 2019-08-28
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/105521
dc.description.abstract La necesidad de tener conocimiento sobre situaciones futuras y predecir otras nos lleva al desarrollo de pronósticos que, por lo general, son puramente numéricos sobre un contexto que es difícil cuantificar, como es el caso de la situación económica de un país considerando, por ejemplo el producto interno bruto (PIB) o el tipo de cambio de la moneda nacional respecto a una divisa extranjera. Los modelos econométricos como los ARIMA (p,d,q), de los que hacemos uso para generar un pronóstico, dan una representación matemática de una serie temporal que permite capturar las características del fenómeno real a partir de la información contenida en los datos, sin embargo, esta es su debilidad, dado que se basa únicamente en los datos de entrada y éstos son susceptibles a condiciones ajenas al fenómeno de estudio y que en casos son difíciles de cuantificar, por lo que su pronóstico suele ser distinto al compararlos con la realidad. Existen modelos y herramientas más robustas que el mencionado anteriormente, tal es el caso de las redes neuronales artificiales, que ofrecen un pronóstico que se aproxima más al valor real, sin embargo, por su robustez no resulta sencillo emplearlos. Partiendo de la idea de un proceso sencillo se toma el modelo ARIMA(1,1,1) que se aplica al tipo de cambio peso-dólar en el periodo 2016-2017, visto mediante ventanas temporales deslizantes, para hacer una filtración del modelo en el valor de los parámetros a través del tiempo, maximizando los aciertos. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es
dc.subject Modelo ARIMA es
dc.subject ventanas temporales deslizantes es
dc.subject tipo de cambio es
dc.subject.classification CIENCIAS SOCIALES es
dc.title Modelo Arima (1,1,1) aplicado al tipo de cambio (peso-dolar) mediante ventanas temporales deslizantes, en el periodo 2016-2017 es
dc.type Tesis de Licenciatura es
dc.provenance Académica es
dc.road Verde es
dc.organismo Economía es
dc.ambito Local es
dc.cve.CenCos 31501 es
dc.cve.progEstudios 6 es
dc.modalidad Tesis es


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  • Título
  • Modelo Arima (1,1,1) aplicado al tipo de cambio (peso-dolar) mediante ventanas temporales deslizantes, en el periodo 2016-2017
  • Autor
  • Ayala, Rey Francisco
  • Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
  • Bucio, Christian
  • Fecha de publicación
  • 2019-08-28
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Licenciatura
  • Palabras clave
  • Modelo ARIMA
  • ventanas temporales deslizantes
  • tipo de cambio
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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