Modelos de series de tiempo aplicados a la predicción del precio de acciones.

Ponente(s): Eduardo Daniel Martínez Rodríguez, Karen Denisse De la Paz Echeverria

Los modelos de series de tiempo han cobrado relevancia en los últimos años pues gracias al uso de ordenadores y lenguajes de programación como R y Python, se pueden analizar grandes conjuntos de datos que anteriormente eran muy complicados de analizar. Actualmente se puede trabajar con grandes volúmenes de datos, para estudiar el comportamiento de variables de interés y realizar predicciones. En el presente trabajo haremos uso de algunos modelos de series de tiempo (Arma, Arima, etc.) para estudiar el comportamiento del precio de cierre de algunas acciones que cotizan en la bolsa de valores de Nueva York. Una vez analizado dicho comportamiento, realizaremos predicciones del precio de cierre para estas acciones y se hará un contraste entre los modelos empleados con el objetivo de determinar el mejor.