Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA
Descripción del Articulo
En el presente trabajo, se realizará el análisis para pronosticar tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP, utilizando redes neuronales y series de tiempo, logrando de está manera tomar medidas preventivas para las rentabilidades de los próximos años. Para lo cual se realizará des...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17596 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17596 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes neuronales (Computación) Pronóstico de los negocios Pensiones Inteligencia artificial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.02 |
| Sumario: | En el presente trabajo, se realizará el análisis para pronosticar tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP, utilizando redes neuronales y series de tiempo, logrando de está manera tomar medidas preventivas para las rentabilidades de los próximos años. Para lo cual se realizará descarga de datos automatizada, limpieza y organización de la data usando inicialmente VBA debido a que es un software que puedes tener por defecto en el windows office, para el tratamiento principal de la data, usaremos lenguaje Python para su análisis y predicción, usando diferentes librerías para el manejo de la data y el análisis por redes neuronales, siendo luego exportado en un archivo para su próximo análisis. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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