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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11642| Título : | Pronóstico de precios con Multilayered Perceptron en las acciones de supermercados participantes en la BMV |
| Autor(es): | Norma Gabriela de Jesús Díaz |
| Palabras clave: | Multilayered Perceptron Redes neuronales Bolsa mexicana de valores Supermercados |
| Área: | CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA |
| Fecha de publicación : | oct-2024 |
| Editorial : | Universidad Autónoma de Querétaro |
| Páginas: | 1 recurso en línea (66 páginas) |
| Folio RI: | CAMAN-219778 |
| Facultad: | Facultad de Contaduría y Administraciónía |
| Programa académico: | Maestría en Administración |
| Resumen: | Esta tesis se centra en la predicción de precios de acciones de supermercados que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores utilizando un modelo de redes neuronales basado en el algoritmo Multilayered Perceptron (MLP). El objetivo principal es evaluar la efectividad de este enfoque en la gestión de grandes conjuntos de datos y su capacidad para predecir valores de acciones con un nivel de error mínimo. Se emplearon datos históricos de precios de cierre de acciones de Walmart, Soriana, Chedraui y La Comer, los cuales fueron preprocesados y transformados en una estructura de aprendizaje supervisado. El modelo fue entrenado y evaluado utilizando métricas de validación como el Error Cuadrático Medio (MSE) y el Coeficiente de Determinación (R2), con el propósito de analizar su desempeño predictivo. Los objetivos específicos incluyeron la manipulación de bases de datos para determinar la estructura óptima del modelo y la implementación de la Metodología CRISP-DM para el desarrollo del algoritmo. Este trabajo contribuye al campo de la predicción de precios de acciones, destacando el potencial de las redes neuronales en la toma de decisiones financieras. |
| URI: | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11642 |
| Aparece en: | Maestría en Administración |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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