Tesis de Pregrado UnACh

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    Item type:Publication,
    Modelo multivariado dinámico optimizado con fuerza bruta computacional para la predicción de grandes variaciones en la acción appl.
    (2018-11)
    Silva San Martín, Miguel Eduardo
    ;
    Parisi Fernández, Antonino
    La presente investigación es una continuación y actualización de las investigaciones propuestas por (Parisi, Lobos, & Asensio, 2018) que evalúa la eficiencia de modelos multivariados dinámicos optimizados con fuerza bruta computaciones para la predicción de precios en la acción de la empresa Apple. Los modelos multivariados dinámicos optimizados con fuerza bruta, son modelos multivariables que se busca optimizar los coeficientes de las variables con la incorporación de fuerza bruta de manera que maximicen el porcentaje de predicción de signo. Es decir, que tenga un mayor porcentaje de acierto en la baja o alza de precios. En este caso aplicaremos un modelo multivariado optimizado con fuerza bruta y con variable exógena Dow Jones para determinar, no solo si la acción APPL (Apple.Inc) sube o baja, sino que también determinar las grandes variaciones de esta acción ya que el impacto sobre la rentabilidad de una cartera puede ser muy pequeño cuando solo se predicen las pequeñas variaciones. Con la incorporación de fuerza bruta buscamos encontrar dentro del universo de iteraciones, los coeficientes óptimos que les den mayor peso a las variables. Por consiguiente, la capacidad predictiva del modelo mejora, entregando como resultado un porcentaje de predicción de signo (PPS) mayor al de un modelo multivariado dinámico sin la técnica de fuerza bruta computacional. Es decir, si acertamos a una variación del 0,01% no tiene mayor impacto sobre la rentabilidad de la cartera. Pero si acertamos en las variaciones sobre el 1% hacia el alza o un 1% o un 2% a la baja tiene importancia en el impacto en la rentabilidad de la administración de un portafolio. Por esto esta investigación se centrará en predecir grandes variaciones en el precio de la acción APPL, empresa que está enlistada y es referente dentro del Dow Jones.
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    Item type:Publication,
    Modelos Arima para el petróleo: optimización utilizando fuerza bruta computacional
    (2016-03)
    Chileno Trujillo, Oscar Eliel
    ;
    Parisi Fernández, Antonino
    La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo y tres empresas petroleras que cotizan en bolsa. Se aplica modelo ARIMA con fuerza bruta para predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de la última fecha analizada. El objetivo de este análisis es construir un modelo predictivo con un porcentaje de predicción de signo por encima del 60% y por consiguiente mejorar la toma de decisiones para los inversionistas, quienes podrán tomar medidas precautorias y saber cómo actuar ante una eventual situación desfavorable como el desplome de precios. En la primera parte son mencionados los métodos matemáticos existen que actualmente para proyectar variaciones en el precio de valores, se explica el funcionamiento del modelo ARIMA y al final se muestran los resultados obtenidos que comprueban la solución al problema de estudio.