000			03079nam a22004095a 4500
003			CL-ChUAC
005			20240711120252.0
006			a
007			ta
008			211227s2021 cl ||||| |||| 000 ||spa
040			_aCL-ChUAC _cCL-ChUAC
090			_aT/G Ing. Com. _bM 617 _c2021
100	1		_aMeza Rioseco, Anaís
245	1	0	_aPREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES, A TRAVÉS DEL SENTIMIENTO DE TWITTER. _b _cAnaís Meza Rioseco ; Nicolle Ruminot Sandoval ; Profesor guía : Denis Muñoz Figueroa _h ARTICULO.
260			_aChillán, Chile. _c2021
300			_a40 páginas _bfiguras, tablas.
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aArtículo para optar al título de Ingeniero Comercial y Grado Académico de Licenciado en Ciencias de la Administración de Empresas. Universidad Adventista de Chile, Chillán, 2021.
504			_aBibliografía ; páginas 37- 40
505			_aRESUMEN En este estudio se investigó la relación entre el precio de las acciones del índice Dow Jones y el “sentimiento de Twitter”. Fue medido en base a un modelo de redes neuronales artificiales, que incorporó como variables independientes un proceso autorregresivo AR (1) y el sentimiento de Twitter con un rezago, y la variable dependiente, precio de cierre de la acción. La red neuronal que se utilizó para la predicción es un perceptrón multicapa, el cual utiliza un algoritmo de aprendizaje supervisado de retropropagación de los errores en la fase de entrenamiento. Los datos utilizados de las empresas que cotizan en el índice “Dow Jones” comprenden desde el 31 de mayo de 2013, hasta el 18 de septiembre de 2014, el cual es considerado un periodo normal, - sin crisis económicas. Se eligieron cuatro empresas pertenecientes al índice “Dow Jones” en base a la correlación de las variables del volumen de Twitter con el precio de la acción. Los resultados indican que, al incorporar el volumen de Twitter en modelos estándar como procesos autorregresivos, se mejoró la predicción del modelo predictivo, medido por el Error Cuadrático Medio (RMSE). Además, se observa que los efectos del volumen de Twitter son asimétricos entre empresas y que los altos volúmenes de Twitter se correlacionan positivamente con el precio del mercado de valores.
650		4	_a REDES NEURONALES
650		4	_aSOCIAL MEDIA
650		4	_aBOLSA DE VALORES
650		4	_aINTELIGENCIA ARTIFICIAL
650		4	_aAPRENDIZAJE AUTOMATICO
650		4	_aTWITTER
650		4	_aPRECIO DE CIERRE DE LA ACCION
650		4	_aPERCEPTRON MULTICAPA
700	1		_aRuminot Sandoval, Nicolle _ecoautor
700	1		_aMuñoz Figueroa, Denis _eProfesor guía
710			_aUniversidad Adventista de Chile. _bFacultad de Ingeniería y Negocios.
856			_uhttps://repositoriobiblio.unach.cl/entities/publication/79a288a1-ebe9-4051-bfaf-b21900a90dd8 _zVisualizar y descargar desde Repositorio Biblioteca UNACH
942			_2ddc _cLTS
945			_0Cas
999			_c2366983 _d2366983