Pronóstico de volatilidad de la TRM mediante un modelo híbrido LSTM-GARCH
En este trabajo se propone un modelo híbrido LSTM-GARCH para el pronóstico de la volatilidad de la tasa representativa del mercado (TRM). Este modelo es una red neuronal recurrente LSTM, en la cual se incluyen como variables explicativas los coeficientes de modelos de series de tiempo GARCH, EGARCH...
| Autor Principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría (Master Thesis) |
| Lenguaje: | Español (Spanish) |
| Publicado: |
Universidad del Rosario
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/20708 |