Carregant...
Miniatura

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Carner Marsal, 2024
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/221985

Anàlisi predictiu a 3 mesos de l'índex borsari Eurostoxx 50 mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic

Títol de la revista

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

En un context on la cultura de la immediatesa està cada cop més arrelada en la societat i la promesa d'inversions amb guanys instantanis ha guanyat popularitat, aquest treball proposa una alternativa d'inversió contrària a aquesta tendència , enfocada al mitjà termini. Utilitzant la intel·ligència artificial, s’avaluarà el rendiment de models d'aprenentatge automàtic en la predicció a 3 mesos de la taxa de variació de l'índex borsari Eurostoxx 50 mitjançant tres tècniques d’aprenentatge automàtic : k-nearest neighbors (KNN), random forest i gradient boosting machine (GBM). Per modelitzar les dades, aquestes seran preprocessades i s'hi afegiran variables macroeconòmiques per obtenir una base de dades òptima. Dels models resultants, s'escollirà el millor per a cada tècnica en base a una mètrica d’error, en concret l'arrel de l'error quadràtic mig (RMSE). D'entre aquests, es determinarà el model finalista per identificar quina tècnica i quin model específic funcionen millor per a prediccions a 3 mesos, un horitzó temporal menys comú en inversions.

Descripció

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2023-2024, Tutor: Ernest Pons Fanals

Citació

Citació

CARNER MARSAL, Clara. Anàlisi predictiu a 3 mesos de l'índex borsari Eurostoxx 50 mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic. [consulta: 15 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/221985]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre