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Un modelo de series de tiempo ARIMA para pronosticar la variable generadora de ingresos por negociaciones de renta variable en el mercado de valores en Ecuador
Este estudio analiza la viabilidad de automatizar el proceso de compra y venta de acciones en la Bolsa de Valores de Ecuador, para democratizar el acceso al mercado, mediante la metodología de minería de datos CRISP-DM. Se parte de un análisis del modelo de negocio de las casas de valores locales y de otros países, que depende principalmente de las comisiones, y sugiere que la automatización podría tener un impacto significativo en el sector. Con el software estadístico R, se construye un modelo de series de tiempo ARIMA para pronosticar las transacciones realizadas en las bolsas de valores. Los resultados muestran una tendencia decreciente en las transacciones y un bajo nivel de liquidez en los emisores.
Un modelo de series de tiempo ARIMA para pronosticar la variable generadora de ingresos por negociaciones de renta variable en el mercado de valores en Ecuador
Este estudio analiza la viabilidad de automatizar el proceso de compra y venta de acciones en la Bolsa de Valores de Ecuador, para democratizar el acceso al mercado, mediante la metodología de minería de datos CRISP-DM. Se parte de un análisis del modelo de negocio de las casas de valores locales y de otros países, que depende principalmente de las comisiones, y sugiere que la automatización podría tener un impacto significativo en el sector. Con el software estadístico R, se construye un modelo de series de tiempo ARIMA para pronosticar las transacciones realizadas en las bolsas de valores. Los resultados muestran una tendencia decreciente en las transacciones y un bajo nivel de liquidez en los emisores.
Un modelo de series de tiempo ARIMA para pronosticar la variable generadora de ingresos por negociaciones de renta variable en el mercado de valores en Ecuador
Francisco Mauricio Andrade-Chávez (author)
2023
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
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