Predicción de precios: Dos métodos confrontados

Daniel Gómez Torres

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Wilfrido Jacobo Paredes García	es_ES
dc.creator	Daniel Gómez Torres	es_ES
dc.date	2021-10-20
dc.date.accessioned	2021-08-30T14:32:39Z
dc.date.available	2021-08-30T14:32:39Z
dc.date.issued	2021-10-20
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3051
dc.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.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	En Embargo	es_ES
dc.subject	Series de tiempo	es_ES
dc.subject	Modelos autoregresivos integrados de media móvil	es_ES
dc.subject	Redes neuronales recurrentes	es_ES
dc.subject	Predicción	es_ES
dc.subject.classification	CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA	es_ES
dc.title	Predicción de precios: Dos métodos confrontados	es_ES
dc.type	Tesis de licenciatura	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	GOTD980720HQTMRN09	es_ES
dc.contributor.identificador	PAGW890917HGTRRL07	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Licenciatura en Matemáticas Aplicadas	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Licenciatura	es_ES