Pronóstico de tasas de cambio de divisas a través de modelos neuro-difusos Takagi-Sugeno

RESUMEN: En el presente trabajo, se pretende esbozar un sistema adapativo de inferencia neuro-difusa tipo Takagi-Sugeno para la predicción de tasas de cambio del mercado de divisas. Estará dividido en tres capítulos: en el primero, se muestran los resultados teóricos relativos a teoría de la medida y análisis funcional, que permiten de manera rigurosa justificar predicciones por medio de regresiones en las series de tiempo. Adicionalmente, se muestran funciones y propiedades relativas a las series temporales. En el segundo capítulo, se aborda la teoría relativa a la lógica difusa, el principio de inferencia difusa, la definición de un modelo de inferencia difusa tipo Sugeno y su relación con un modelo ANFIS (Sistema Adaptativo de Inferencia Difusa). Se muestra demás un resultado teórico que permite ver los modelos neurodifusos tipo Takagi-Sugeno de primer orden como aproximadores de funciones continuas. Finalmente, en el tercer capítulo, se bosqueja un modelo ANFIS relacionado a modelos de predicción de series temporales aplicado a un conjunto de pares de divisas, se muestran resultados, conclusiones y posible trabajo a futuro.

• Autores: Piedrahita López, Juan David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/16910
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/16910
• Palabra clave: Lógica difusa; Análisis de series de tiempo; Time-series analysis; Espacio de Hilbert; Hilbert space; Variables aleatorias; Random variables; Modelos ARIMA
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/