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| dc.contributor | Gil Lafuente, Anna Maria | |
| dc.creator | Bustelo de la Casa, Alejandro | |
| dc.date | 2018-09-21T16:01:14Z | |
| dc.date | 2018-09-21T16:01:14Z | |
| dc.date | 2018 | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-16T10:26:42Z | |
| dc.date.available | 2024-12-16T10:26:42Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/2445/124760 | |
| dc.identifier.uri | http://fima-docencia.ub.edu:8080/xmlui/handle/123456789/21454 | |
| dc.description | Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2017-2018, Tutor: Ana María Gil Lafuente | |
| dc.description | Mediante el siguiente estudio, se va a ahondar en la evaluación de la predicción de una serie histórica del NASDAQ-100, aplicando la metodología ANFIS, concretamente mediante el uso de la neuro-fuzzy. Por lo tanto, se puede hablar de la aplicación de modelos de lógica difusa a una serie de datos históricos, a fin de establecer una teoría predictiva del comportamiento de los valores y su proyección, para la toma de decisiones por parte de los traders. Con todo, compararemos la predicción con dicha metodología con la encontrada a través de la metodología Box-Jenkins sobre los mismos datos históricos. | |
| dc.format | 56 p. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.rights | cc-by-nc-nd (c) Bustelo, 2018 | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.source | Màster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF) | |
| dc.subject | Lògica borrosa | |
| dc.subject | Presa de decisions | |
| dc.subject | Anàlisi de sèries temporals | |
| dc.subject | Treballs de fi de màster | |
| dc.subject | Fuzzy logic | |
| dc.subject | Decision making | |
| dc.subject | Time-series analysis | |
| dc.subject | Master's theses | |
| dc.title | Modelos de predicción de índices de mercados de valores mediante el uso de la lógica difusa | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Fitxers | Grandària | Format | Visualització |
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