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Tutor 1

Carlos Andrés Arango Londoño

Resumen

Los mercados de valores, más exactamente en su sección de títulos de renta variable, representan una alternativa de inversión donde tanto las organizaciones como los inversionistas se ven beneficiados, sin embargo, debido a su alto grado de variabilidad, las inversiones en este mercado conllevan un alto riesgo. Por tanto, la cuestión problema radica en la posibilidad de perder parte o la totalidad de la inversión. Es en este punto, donde los pronósticos adquieren un alto nivel de relevancia y el generar proyecciones anticipadas del futuro basadas en información histórica representa una clara ventaja, genera mayor claridad del panorama e incrementa la probabilidad de éxito. Sin embargo, en este punto, el inconveniente radica en cuál, del gran número de métodos de pronóstico existentes usar, método que debe ofrecer una buena adaptabilidad a los datos existentes y su variabilidad siendo capaz de ofrecer un buen resultado; por tanto, el presente proyecto presenta una comparación entre cuatro métodos de pronóstico aplicados a dos de las acciones de la Bolsa de Valores de Colombia, Bancolombia y Ecopetrol clasificando sus subidas y bajadas en intervalos de cambio de un 1%. Los resultados obtenidos, favorecen a métodos como las reglas de asociación y redes neuronales en cuanto a predicción de intervalos y a la regresión para la predicción de precios puntuales. El objetivo principal gira entorno a definir qué método se adapta mejor a una acción determinada e incrementa la probabilidad de generar ganancias con la inversión en el mercado bursátil colombiano

Resumen en lengua extranjera 1

Stock markets, more precisely in its section of equities, represent an investment alternative where that both organizations and investors benefit, however, due to their high degree of variability they carry a high risk. The problem, therefore, is the possibility of losing part or all the investment. It is at this point, where the forecasts acquire a high level of relevance and generate anticipated projections of the future based on historical information, represents a clear advantage, gives greater clarity of the panorama and increases the probability of success. However, at this point, the drawback lies in which, of the large number of forecasting methods to use, a method that must offer good adaptability to historic data and its variability being able to offer a good result. Therefore, this project presents a comparison between four forecasting methods applied to two equities of the Colombian Stock Exchange: Bancolombia and Ecopetrol, classifying their ups and downs in 1% exchange intervals. The results obtained favor methods such as association rules and neural networks in terms of interval prediction and regression from the design of experiments for the prediction of specific prices. The main objective revolves around defining which method best suits a given action and increases the probability of generating profits with investment in the Colombian stock market

Programa académico

Ingeniería Industrial

Palabras clave

Pronóstico, Algoritmo, Minería de datos, Acción, Variabilidad, Forecast, Algorithm, Data mining, Action, Variability

Tipo de documento

Trabajo de grado - Pregrado

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de elaboración

2019

Programa académico

Ingeniería Industrial

Facultad

Facultad de Ingeniería

Publisher

Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Industrial

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