Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional (Registro nro. 2366326)

Detalles MARC
000 -LEADER
campo de control de longitud fija 03723nam a22004215a 4500
001 - CONTROL NUMBER
campo de control 88-2019
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
campo de control CL-ChUAC
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
campo de control 20210531122906.0
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022 ## - INTERNATIONAL STANDARD SERIAL NUMBER
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1659-3359
040 ## - CATALOGING SOURCE
Centro catalogador/agencia de origen CL-ChUAC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor CL-ChUAC
041 ## - LANGUAGE CODE
Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente spa
Código de lengua del sumario o resumen spa
-- eng
Código de lengua de la tabla de contenido spa
-- eng
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Nombre de persona Parisi-Fernández, Antonino
Término indicativo de función/relación autor
245 10 - TITLE STATEMENT
Título Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
Mención de responsabilidad, etc. Antonino Parisi Fernández ; Luis Améstica Rivas ; Óscar Chileno Trujillo
246 11 - VARYING FORM OF TITLE
Título propio/Titulo breve Prediction of oil price variations with ARIMA optimization model, innovating with gross operating force
336 ## - CONTENT TYPE
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido text
Código de tipo de contenido txt
337 ## - MEDIA TYPE
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio unmediated
Código del tipo de medio n
338 ## - CARRIER TYPE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte volume
Código del tipo de soporte nc
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Nota de bibliografía, etc. incluye referencia bibliográfica (páginas 63-64)
520 3# - SUMMARY, ETC.
Sumario, etc. The present study evaluates the effectiveness of<br/>the multivariable ARIMA model with brute force for<br/>the case of the oil price, predicting the behavior of the<br/>shares in the following week of a last analyzed date.<br/>The objective is to construct a predictive model with<br/>a percentage of prediction higher than 50% and,<br/>therefore, to improve the decision making for the<br/>investors. We used the available information on the<br/>oil quotation and shares of the financial web site of<br/>three companies, Exxon Mobil, Gazprom and Rosneft, during the period from February 4th, 2011, to<br/>February 4th, 2016. It was possible to observe the variation of prices, and to compare the actual data with<br/>the variations predicted with the model. We used 12<br/>variables, generating 100,000 random iterations with<br/>brute force, without simplex and/or solver optimization, which limited the obtaining results. With the<br/>brute-force technique, a prediction capacity of more<br/>than 60% could be established for the case of oil prices and oil company stocks.
520 3# - SUMMARY, ETC.
Sumario, etc. La presente investigación evalúa la eficacia<br/>del modelo ARIMA multivariable optimizado con<br/>fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con<br/>el fin de predecir el comportamiento de las acciones<br/>a la semana siguiente de una última fecha analizada.<br/>El objetivo es construir un modelo predictivo con<br/>un porcentaje de predicción de signo superior al<br/>50% y, por consiguiente, mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. Se utilizó la información<br/>disponible de la cotización del petróleo y acciones<br/>del portal web de finanzas de tres empresas, Exxon<br/>Mobil, Gazprom y Rosneft, comprendidos en el periodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero de<br/>2016, durante el cual se pudo observar la variación<br/>de los precios, y así poder comparar los datos reales<br/>con las variaciones pronosticadas a través del modelo. Se utilizaron 12 variables, generando 100.000<br/>iteraciones aleatorias con fuerza bruta, dado que la<br/>optimización por simplex o solver limitaba la obtención de algún resultado. Con la técnica de fuerza<br/>bruta se pudo establecer una capacidad de predicción superior al 60% para el caso del precio del petróleo y las acciones de empresas petroleras.
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Arima
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Fuerza bruta
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Petróleo
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Retorno
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Precio
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Brute force
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Oil
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Return
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Price
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Nombre de persona Améstica-Rivas, Luis
Término indicativo de función/relación coautor
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Nombre de persona Chileno-Trujillo, Óscar
Término indicativo de función/relación coautor
773 0# - HOST ITEM ENTRY
Lugar, editor y fecha de publicación Cartago, Costa Rica
Parte(s) relacionada(s) Enero - Abril, 2019Vol 13 Núm 1 / p. 53-70
Título Tec Empresarial [artículo de revista]
856 41 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Identificador Uniforme del Recurso http://bibliorepositorio.unach.cl/handle/BibUnACh/1753
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Dewey Decimal Classification
Tipo de ítem Koha Artículo de Revista

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