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PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES MEDIANTE SERIES TEMPORALES

PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES MEDIANTE SERIES TEMPORALESvon Kanagala Sateesh Kumar Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES MEDIANTE SERIES TEMPORALES

En este libro se presentan el modelo ARIMA y el modelo EXPONENTIAL SMOOTHING para la predicción del precio de las acciones. Cada algoritmo identifica el conjunto de datos bursátiles de las cinco instituciones, según las evaluaciones de estos dos modelos. Los resultados de las pruebas del modelo ARIMA mostraron que puede predecir con fiabilidad los precios de las acciones a corto plazo. Esto puede conducir a decisiones de inversión beneficiosas para los especuladores bursátiles. El modelo ARIMA puede estar preparado para competir con otros modelos de predicción a corto plazo en función de los resultados obtenidos. Se puede utilizar una amplia gama de valores de frecuencia utilizando el suavizado exponencial. El enfoque de suavizado exponencial se eligió para una única serie temporal que seguía un patrón en términos de selección de orden. Hay muchas técnicas de series temporales bien conocidas en el ARIMA. La sección de diseño de ARIMA fue crítica, ya que ofrecía una línea casi recta.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786206450580
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 60
  • Veröffentlicht:
  • 29. September 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 107 g.
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Beschreibung von PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LAS ACCIONES MEDIANTE SERIES TEMPORALES

En este libro se presentan el modelo ARIMA y el modelo EXPONENTIAL SMOOTHING para la predicción del precio de las acciones. Cada algoritmo identifica el conjunto de datos bursátiles de las cinco instituciones, según las evaluaciones de estos dos modelos. Los resultados de las pruebas del modelo ARIMA mostraron que puede predecir con fiabilidad los precios de las acciones a corto plazo. Esto puede conducir a decisiones de inversión beneficiosas para los especuladores bursátiles. El modelo ARIMA puede estar preparado para competir con otros modelos de predicción a corto plazo en función de los resultados obtenidos. Se puede utilizar una amplia gama de valores de frecuencia utilizando el suavizado exponencial. El enfoque de suavizado exponencial se eligió para una única serie temporal que seguía un patrón en términos de selección de orden. Hay muchas técnicas de series temporales bien conocidas en el ARIMA. La sección de diseño de ARIMA fue crítica, ya que ofrecía una línea casi recta.

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