Thesis
PRONÓSTICO DE VOLATILIDAD DEL MERCADO ACCIONARIO CHILENO MEDIANTE UN SISTEMA DE ENSAMBLE BASADO EN MODELOS HÍBRIDOS ANN-EGARCH

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dc.contributor.advisorKRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVID
dc.contributor.authorTORRES GONZÁLEZ, CAMILA FRANCISCA
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INDUSTRIASes_CL
dc.contributor.otherMICHELL VALENCIA, KEVIN ESTEBAN
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Casa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2018-04-05T20:40:58Z
dc.date.available2018-04-05T20:40:58Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEn la presente memoria se aborda la temática del desarrollo de modelos de pronósticos precisos para la predecciónde la volatilidad financiera.El propósito del estudio consiste en el diseño e implementación de un sistema de ensamble basado en modeloshíbridos ANN-EGARCH mediante técnicas de programación para pronosticar la volatilidad del mercado accionariochileno. Dicho sistema se compone de tres modelos ANN-EGARCH bajo distintos supuestos distributivos que captan lanormalidad, la simetría y el exceso de curtosis, y una red neuronal adicional que permite complementar los resultadosindividuales y otorgar un pronóstico final.Los resultados demuestran que los sistemas de ensamble son efectivos en la predicción de volatilidad del índicebursátil IPSA del mercado accionario chileno, mejorando el desempeño predictivo de modelos de pronóstico popularestales como el modelo GARCH y los mismos modelos híbridos ANN-EGARCH que lo componen. Estos resultados sonrobustos y consistentes para diferentes arquitecturas de las redes neuronales que componen el sistema de ensamble ydiferentes horizontes de pronóstico empleados.es_CL
dc.description.abstractThis thesis studies the development of accurate forecast models for the prediction of financial volatility.The use of the study consists of the design and implementation of an assembly system based on hybrid ANNEGARCHmodels through programming techniques to forecast the volatility of the Chilean stock market. This systemconsists of three ANN-EGARCH models under dierent distributive assumptions that capture normality, symmetry andexcess of kurtosis, and an additional neural network that allows complementing the individual results and giving a finalforecast.The results show that the assembly systems are eective in predicting the volatility of the IPSA stock index ofthe Chilean stock market, improving the predictive performance of popular forecast models such as the GARCH modeland the same ANN-EGARCH hybrid models that composes it. These results are robust and consistent for dierentneural network architectures that make up the assembly system and dierent prediction horizons used.eng
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INDUSTRIALes_CL
dc.description.programINGENIERÍA CIVIL INDUSTRIAL
dc.format.extent69 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560900257260
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11673/24619
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessRightsA - Internet abierta www.repositorio.usm.cl y otros repositorios a la que la USM se adscriba
dc.subjectIPSAes_CL
dc.subjectMERCADO DE VALORESes_CL
dc.subjectMODELOS EGARCHes_CL
dc.subjectPRONOSTICO DE VOLATILIDADes_CL
dc.subjectREDES NEURONALES ARTIFICIALESes_CL
dc.subjectSISTEMA DE ENSAMBLEes_CL
dc.titlePRONÓSTICO DE VOLATILIDAD DEL MERCADO ACCIONARIO CHILENO MEDIANTE UN SISTEMA DE ENSAMBLE BASADO EN MODELOS HÍBRIDOS ANN-EGARCHes_CL
dc.typeTesis Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2017
usm.identifier.thesis4500025341
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Tesis de Pregrado de Acceso Abierto