000			03319nam a22003255a 4500
003			CL-ChUAC
005			20220905125509.0
007			t|
008			180528s2018 cl ||||| |||| ||||||spa
040			_aCL-ChUAC _cCL-ChUAC
090			_aSem. Ing. Com. _bSI 586 _c2018.
100	1		_aSilva San Martin, Miguel Eduardo
245	1	0	_aMODELO MULTIVARIADO DINÁMICO OPTIMIZADO CON FUERZA BRUTA COMPUTACIONAL PARA LA PREDICCIÓN DE GRANDES VARIACIONES EN LA ACCIÓN APPL _b _cMiguel Eduardo Silva San Martin; Profesor Guía: Antonino Parisi Fernández _hTESIS.
260			_aChillán, Chile. _c2018.
300			_a66 h. _bil., tablas, figuras _e1 CD-ROM.
336			_2rdacontent _atext _btxt
337			_2rdamedia _acomputer _bc
338			_2rdacarrier _acomputer disc _bcd
500			_aCD-ROM contiene el Seminario en formato digital.
502			_aSeminario para optar al título de Ingeniero Comercial. Universidad Adventista de Chile, Chillán, 2018.
504			_aAnexos: h. 44-63
505			_aRESUMEN La presente investigación es una continuación y actualización de las investigaciones propuestas por (Parisi, Lobos, & Asensio, 2018) que evalúa la eficiencia de modelos multivariados dinámicos optimizados con fuerza bruta computaciones para la predicción de precios en la acción de la empresa Apple. Los modelos multivariados dinámicos optimizados con fuerza bruta, son modelos multivariables que se busca optimizar los coeficientes de las variables con la incorporación de fuerza bruta de manera que maximicen el porcentaje de predicción de signo. Es decir, que tenga un mayor porcentaje de acierto en la baja o alza de precios. En este caso aplicaremos un modelo multivariado optimizado con fuerza bruta y con variable exógena Dow Jones para determinar, no solo si la acción APPL (Apple.Inc) sube o baja, sino que también determinar las grandes variaciones de esta acción ya que el impacto sobre la rentabilidad de una cartera puede ser muy pequeño cuando solo se predicen las pequeñas variaciones. Con la incorporación de fuerza bruta buscamos encontrar dentro del universo de iteraciones, los coeficientes óptimos que les den mayor peso a las variables. Por consiguiente, la capacidad predictiva del modelo mejora, entregando como resultado un porcentaje de predicción de signo (PPS) mayor al de un modelo multivariado dinámico sin la técnica de fuerza bruta computacional. Es decir, si acertamos a una variación del 0,01% no tiene mayor impacto sobre la rentabilidad de la cartera. Pero si acertamos en las variaciones sobre el 1% hacia el alza o un 1% o un 2% a la baja tiene importancia en el impacto en la rentabilidad de la administración de un portafolio. Por esto esta investigación se centrará en predecir grandes variaciones en el precio de la acción APPL, empresa que está enlistada y es referente dentro del Dow Jones.
650		4	_aDOWN JONES _xPRECIO _xGRANDES VARIACIONES
650		4	_aAPPLE _xFUERZA BRUTA COMPUTACIONAL
700	1		_aParisi Fernández, Antonino _eProfesor Guía
710	1		_aUniversidad Adventista de Chile _bFacultad de Ingeniería y Negocios
856			_uhttp://bibliorepositorio.unach.cl/handle/BibUnACh/1511 _zVisualizar y Descargar desde Repositorio Biblioteca Unach
942			_2ddc _cLTS
945			_0drb (actualización)
999			_c2283128 _d2283128