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

# metadata.dc.description[].value
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

# metadata.dc.description.abstract[].value
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.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

# metadata.dc.title[].value
Anàlisi predictiu a 3 mesos de l'índex borsari Eurostoxx 50 mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic