Aplicación de redes neuronales recurrentes y modelos de series de tiempo bayesianos a la predicción de rentabilidad de fondos de pensiones.

dc.contributorNiklitschek Soto, Sebastián
dc.contributorThraves Caro, Christopher
dc.contributorFerreira Cabezas, Guillermo
dc.contributorSerdyukova, Nora
dc.creatorAltamirano Pontigo, Sergio Esteban
dc.date.accessioned2020-08-17T11:21:51Z
dc.date.available2020-08-17T11:21:51Z
dc.date.created2020-08-17T11:21:51Z
dc.date.issued2020
dc.identifierhttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/526
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Concepción.
dc.publisherFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
dc.publisherDepartamento de Estadística.
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.rightsCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)
dc.subjectIndustria, Innovación e Infraestructura
dc.titleAplicación de redes neuronales recurrentes y modelos de series de tiempo bayesianos a la predicción de rentabilidad de fondos de pensiones.
dc.typeTesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución