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dc.contributor.advisorCifuentes Quintero, Jenny Alexandraes-ES
dc.contributor.authorArnott Iglesias, Ignacioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2021-11-03T11:51:41Z
dc.date.available2021-11-03T11:51:41Z
dc.date.issued2022es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/63253
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresases_ES
dc.description.abstractPor medio de técnicas de machine learning, se realizará la detección de anomalías en el precio de las acciones de las compañías Pfizer y Moderna, y se analizará, de forma temporal, cada uno de los eventos encontrados. Para cada uno de los puntos anómalos identificados, se realizará un análisis de la información reportada en los medios con el fin de establecer los eventos que pudiesen causar algún impacto.es-ES
dc.description.abstractBy means of machine learning techniques, anomaly detection in the share prices of the companies Pfizer and Moderna will be carried out, and each of the events found will be analyzed temporarily. For each of the anomalous points identified, an analysis of the information reported in the media will be carried out in order to establish the events that could cause some impact.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5302 Econometríaes_ES
dc.subject530205 Series cronológicas económicases_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.titleAnálisis y detección de anomalías usando técnicas de Deep Learning : caso de estudio en cotizaciones de Pfizer y Modernaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsMachine learning, Algoritmos, Base de datos, Anomalías, Detección, Investigaciónes-ES
dc.keywordsMachine learning, Algorithms, Database, Anomalies, Detection, Investigationen-GB
Aparece en las colecciones: KE2-Trabajos Fin de Grado

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