Análisis y pronóstico del tipo de cambio mediante redes neuronales profundas
| dc.creator | Ulate-Sancho, César | |
| dc.creator | Garita-Garita, Jonathan | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-12T15:13:09Z | |
| dc.date.available | 2024-12-12T15:13:09Z | |
| dc.date.created | 2024-11-25 | |
| dc.description.abstract | Este artículo realiza un análisis de alta frecuencia del mercado de divisas de Costa Rica, para ello utiliza algoritmos de redes neuronales profundas. Se emplean datos diarios de acceso público de MONEX desde enero de 2017 hasta septiembre de 2024 para identificar quiebres de tendencia, patrones estacionales y la importancia relativa de las variables explicativas que determinan los movimientos diarios del tipo de cambio en MONEX. El modelo calibrado muestra una alta precisión para comprender la información histórica y realizar proyecciones del tipo de cambio a cinco días. Los resultados sugieren que los movimientos observados del tipo de cambio en 2024 están alineados con su tendencia y que existen factores estacionales significativos que influyen en el tipo de cambio a lo largo del año. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/447 | |
| dc.jornadaInvestigacion | true | |
| dc.jornadaInvestigacion.year | 2024 | |
| dc.jornadaInvestigacion.youtube | https://www.youtube.com/watch?v=04afGGEml5U | es |
| dc.rights.accessRights | Open Access | |
| dc.rights.spa | Acceso abierto | |
| dc.title | Análisis y pronóstico del tipo de cambio mediante redes neuronales profundas |
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