Aplicación de las redes neuronales a la predicción del rendimiento a corto plazo de las salidas a bolsa

Tesis doctoral de David Quintana Montero

El objeto de este trabajo es contrastar la utilidad de las redes neuronales artificiales para la predecir el precio de cierre de las acciones en su primer día de cotización. El estudio se centra en el mercado estadounidense y se divide en tres secciones principales. La primera de ellas recoge la investigación sobre el comportamiento a lo largo del tiempo del rendimiento inicial promedio mediante medias móviles, modelos arima y redes neuronales. la segunda es un análisis de corte transversal segmentado por sectores en el que se consideran una serie de variables explicativas clásicas y dos nuevas formas de representación. Por último, los segmentos y variables presentadas en las dos secciones anteriores se integran en un conjunto único sobre el que comparar la capacidad para predecir de las redes neuronales frente a los modelos de regresión lineal.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Aplicación de las redes neuronales a la predicción del rendimiento a corto plazo de las salidas a bolsa«

  • Título de la tesis:  Aplicación de las redes neuronales a la predicción del rendimiento a corto plazo de las salidas a bolsa
  • Autor:  David Quintana Montero
  • Universidad:  Pontificia comillas
  • Fecha de lectura de la tesis:  05/10/2004

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Pedro Isasi Viñuela
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Antonio De amescua seco
    • pilar Grau carles (vocal)
    • Olmeda martos José ignacio (vocal)
    • m. esther Vaquero lafuente (vocal)

 

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