Modelo predictivo ARIMA, aplicado en las variaciones del precio del cobre y aluminio

dc.contributor.advisor	Améstica Rivas, Luis Rodolfo	es
dc.contributor.author	Venegas Guajardo, Paulo Ignacio -- venegaspaulo6@gmail.com
dc.contributor.editor	Universidad del Bío-Bío. Departamento de Gestión Empresarial (Chile)	es
dc.date.accessioned	2021-07-19T20:02:36Z
dc.date.available	2021-07-19T20:02:36Z
dc.date.issued	2020
dc.description	Tesis (Magíster en Gestión de Empresas) -- Universidad del Bío-Bío. Chillán, 2020.	es
dc.description.abstract	La predicción de la variación de los precios de commodities se ha convertido en el foco de atención de muchos investigadores, inversionistas, entre otros, debido a la oportunidad de generar beneficio económico de esta. Este documento tiene como objetivo, dar a conocer los modelos predictivos que existen en la actualidad junto con sus características, y específicamente desarrollar modelos predictivos ARIMA, optimizado con fuerza bruta operacional para la predicción del signo de la variación del precio del cobre y aluminio. Se utilizaron los precios de cierre semanales de estos commodities durante 9 años (2011-2019), observando las variaciones de los precios y comparando los datos reales con los de la predicción hecha por el modelo. Para cada modelo se utilizaron ocho variables, generando 3.000.000 de iteraciones con fuerza bruta, con el propósito de encontrar el mejor modelo y ayude a mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. De acuerdo a los resultados obtenidos se estableció una capacidad predictiva en ambos activos superior al 50%, específicamente para el cobre 56% y para el aluminio 51%.	es
dc.description.call-number	T(E) 658.02 V554 2020	es
dc.identifier.uri	http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/3607
dc.language.iso	es	es
dc.subject	FUERZA BRUTA	es
dc.subject	ALUMINIO	es
dc.subject	COBRE	es
dc.subject	MODELOS PREDICTIVOS	es
dc.subject	ARIMA	es
dc.title	Modelo predictivo ARIMA, aplicado en las variaciones del precio del cobre y aluminio	es
dc.type	Tesis	es