Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA
dc.contributor.advisor | Vásquez Serpa, Javier | |
dc.contributor.author | Ramírez De la Cruz, Alvaro Roberto | |
dc.date.accessioned | 2022-02-01T21:37:22Z | |
dc.date.available | 2022-02-01T21:37:22Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | En el presente trabajo, se realizará el análisis para pronosticar tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP, utilizando redes neuronales y series de tiempo, logrando de está manera tomar medidas preventivas para las rentabilidades de los próximos años. Para lo cual se realizará descarga de datos automatizada, limpieza y organización de la data usando inicialmente VBA debido a que es un software que puedes tener por defecto en el windows office, para el tratamiento principal de la data, usaremos lenguaje Python para su análisis y predicción, usando diferentes librerías para el manejo de la data y el análisis por redes neuronales, siendo luego exportado en un archivo para su próximo análisis. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier.citation | Ramírez, A. (2021). Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Computación Científica]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17596 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.publisher.country | PE | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
dc.source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.source | Repositorio de Tesis - UNMSM | |
dc.subject | Redes neuronales (Computación) | |
dc.subject | Pronóstico de los negocios | |
dc.subject | Pensiones | |
dc.subject | Inteligencia artificial | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.02 | |
dc.title | Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
renati.advisor.dni | 43389380 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5414-6764 | |
renati.author.dni | 70025931 | |
renati.discipline | 611026 | |
renati.juror | Zegarra Garay, María Natividad | |
renati.juror | Pérez Nuñez, Jhelly Reynaluz | |
renati.juror | Vásquez Serpa, Luis Javier | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | |
sisbib.juror.dni | 09206994 | |
sisbib.juror.dni | 44076412 | |
sisbib.juror.dni | 43389380 | |
thesis.degree.discipline | Computación Científica | |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científica | |
thesis.degree.name | Licenciado en Computación Científica |