Please use this identifier to cite or link to this item: http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3051
Title: Predicción de precios: Dos métodos confrontados
metadata.dc.creator: Daniel Gómez Torres
Keywords: CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA;MATEMÁTICAS;ESTADÍSTICA
metadata.dc.date: 20-Oct-2021
Description: En la actualidad, la volatilidad de los precios de las frutas y verduras es un tema apremiante para la sociedad. De ahí que el objetivo de esta tesis es determinar la metodología que tiene una mejor capacidad de predicción para los precios de los productos a través del error cuadrado medio. El conocimiento del futuro es de gran importancia en cuestiones de economía debido a que permite realizar una planeación adecuada y evitar pérdidas monetarias. En este trabajo se emplearon los modelos autoregresivos integrados de media móvil y las redes neuronales recurrentes para realizar predicciones de 18 series de tiempo de precios semanales de frutas y hortalizas comercializadas en el mercado de abastos del estado de Querétaro. Por último, se analizó el desempeño de la estimación de los precios usando criterios de evaluación de errores.
URI: http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3051
Other Identifiers: Series de tiempo
Modelos autoregresivos integrados de media móvil
Redes neuronales recurrentes
Predicción
Appears in Collections:Tesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
IGLIN-262731-0821-1721-Daniel Gómez Torres -A.pdf2.67 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.