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dc.contributor | Garcia Salgado, Oswaldo | |
dc.contributor.author | Torres Lopez, Luis Enrique | |
dc.contributor.author | Munguia Salazar, Alejandro | |
dc.date.accessioned | 2017-02-03T20:36:52Z | |
dc.date.available | 2017-02-03T20:36:52Z | |
dc.date.issued | 2016-08-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11799/64256 | |
dc.description.abstract | En el análisis y pronóstico del tipo de cambio existen estudios basados en técnicas de series de tiempo junto a modelos paramétricos tales como: regresiones, modelos multivariados y de panel pero muy pocos se aventuran en el terreno no para-métrico como el de la inteligencia artificial específicamente las redes neuronales artificiales (RNA) las cuales tienen ventajas como: aprendizaje, auto organización, tolerancia a fallos, flexibilidad y por ello es posible crear una herramienta basada en RNA con mayor certidumbre a los métodos tradicionales, con ellas, se pueden observar los periodos con mayores fluctuaciones así como los componentes que determinan el comportamiento del tipo de cambio | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO | es |
dc.relation.ispartofseries | SN; | |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | es |
dc.subject | REDES NEURONALES | es |
dc.subject | TIPO DE CAMBIO | es |
dc.subject | PRONOSTICO | es |
dc.title | CONTRASTE ENTRE MODELOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES, GLM Y GARCH EN EL PRONOSTICO Y ANALISIS DEL TIPO DE CAMBIO MEXICANO: 2000-2014. | es |
dc.type | Tesis de Licenciatura | es |
dc.provenance | Académica | es |
dc.road | Dorada | es |
dc.organismo | Economía | es |
dc.ambito | Estatal | es |
dc.cve.CenCos | 21101 | es |
dc.cve.progEstudios | 6 | es |
dc.modalidad | Tesis | es |