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http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/16640
Tipo de material : | masterThesis |
Título : | Aplicación del modelo ARIMA para la predicción de precios bancarios de la Bolsa de Valores Ecuatoriana y su visualización para optimizar la toma de decisiones en inversiones |
Autor : | León Mosquera, Carlos Antonio |
Tutor : | Morocho Cayamcela, Manuel Eugenio |
Palabras clave : | PREDICCIÓN DE PRECIOS BANCARIOS;MODELO ARIMA;DECISIONES EN INVERSIONES;CIENCIA DE DATOS |
Fecha de publicación : | 2024 |
Editorial : | Quito: Universidad de las Américas, 2024 |
Citación : | León, C. (2024). Aplicación del modelo ARIMA para la predicción de precios bancarios de la Bolsa de Valores Ecuatoriana y su visualización para optimizar la toma de decisiones en inversiones (Tesis de maestría). Universidad de las Américas, Quito. |
Resumen : | Este proyecto busca desarrollar y aplicar un modelo autorregresivo integrado de promedio móvil ARIMA para predecir los precios bancarios en la Bolsa de Valores de Ecuador, proporcionando una herramienta poderosa para inversores y analistas. Además, se desarrollará una visualización de estas predicciones en la herramienta Power BI, lo que facilitará la interpretación de los datos y apoyará la toma de decisiones estratégicas en inversiones, contribuyendo a una mayor eficiencia y rentabilidad en los portafolios de los inversionistas bancarios. Los modelos evaluados en el presente estudio concluyen que el modelo ARIMA es una herramienta capaz de predecir el precio de las acciones con un margen de error bajo, lo cual es útil para que el lector e inversor pueda utilizar los modelos validados y comenzar a invertir en sus portafolios. Se recomienda que, además del análisis técnico expuesto, el inversor siempre complemente este análisis con un análisis fundamental, incluyendo noticias, estados financieros y otros factores, para tomar decisiones más informadas. |
Descripción : | This project aims to develop and apply an AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA model to predict banking prices in the Ecuadorian Stock Exchange, providing a powerful tool for investors and analysts. Additionally, a visualization of these predictions will be developed using the Power BI tool, facilitating data interpretation and supporting strategic investment decisions, contributing to greater efficiency and profitability in banking investors´ portfolios. The models evaluated in this study conclude that the ARIMA model is a tool capable of predicting stock prices with a low margin of error, which is useful for readers and investors to utilize the validated models and start investing in their portfolios. It is recommended that, in addition to the technical analysis presented, investors always complement this analysis with fundamental analysis, including news, financial statements, and other factors, to make more informed decisions. |
URI : | http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/16640 |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos |
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