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Publication

Utilización de redes neuronales recurrentes en la predicción de tendencias del mercado de harina de soja

Alonso, Juan Ignacio
Type
Trabajo final de especialización
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Abstract
"La volatilidad de los precios internacionales de la Harina de Soja impacta de manera significativa la economía de distintas industrias, gobiernos y, finalmente, la población. Los modelos Auto Regresivos de Media Móvil (ARIMA) constituyen una de las herramientas de análisis de series de tiempo más utilizadas. Sin embargo, el advenimiento de nuevas tecnologías de análisis y procesamiento de datos difundieron nuevas técnicas aplicables al estudio de series de tiempo, siendo Las Redes Neuronales Recurrentes del tipo LSTM una de ellas. En el presente estudio se compara la performance relativa de modelos ARIMA y RNR LSTM en la predicción de tendencias de precios de Harina de Soja."
Description
Date
2022
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Collections
Ciencia de Datos
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Trabajo_Especialización_Alonso.pdf
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Journal Issue
Keywords
ANALISIS DE DATOS, REDES NEURONALES, ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO, PREDICCIONES, PRECIOS, HARINA DE SOJA
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URI
https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4101
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