Keywords
red neuronal diferencial
índice accionario
pronóstico
inteligencia artificial
How to Cite
Abstract
En este trabajo se utiliza una red neuronal diferencial (RND) para describir las series de valores de cierre diarios de los índices accionarios DAX de Alemania y S&P 500 de Estados Unidos entre el periodo del 3 de julio de 2000 y el 13 de enero de 2012. Con la RND se lleva a cabo el pronóstico de los valores de cierre diarios de esos índices durante un periodo de cuatro semanas (del 16 de enero al 10 de febrero de 2012). Los resultados obtenidos confirman el hecho de que las redes neuronales diferenciales pueden constituirse en una de las herramientas más poderosas y precisas para poder pronosticar valores futuros de activos financieros.© 2018, Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Nacional Autónoma de México. All rights reserved. Publication of the article implies full assignment of property rights (copyright) in Journal of Contaduría y Administración. The publication mreserves the right to total or partial reproduction of the work in other print, electronic or any other alternative means, but always recognizing its responsibility.
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