Ítem
Acceso Abierto
Pronosticando el volumen del mercado interbancario de divisas: caso Colombiano
Título de la revista
Autores
Torres Medina, Paula Andrea
Fecha
2023-08-25
Directores
Pérez Castañeda, Gabriel Camilo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
Citations
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Resumen
En este trabajo se estudian las fortalezas y debilidades de los modelos de pronóstico del volumen de transacciones del mercado colombiano interbancario de divisas, generado por un modelo basado en árboles de decisión y dos tipos de redes neuronales, las Long short term memory y las temporal convolutional nexworks, comparados con los modelos econométricos tradicionales para el estudio de series de tiempo.
Abstract
This paper studies the strengths and weaknesses of forecast models of the volume of transactions in the Colombian forex market. It analyzes a model based on decision trees and two types of neural networks, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Temporal Convolutional Networks (TCN), comparing them with traditional econometric models for the study of time series.
Palabras clave
Mercado FOREX , Análisis de series de tiempo , XGBOOST , Red LSTM , Red TCN
Keywords
FOREX Market , Time series analysis , XGBOOST , LSTM network , TCN Network
