Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/69267
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorEscobar Torres, Leandro Sergioes-ES
dc.contributor.authorGóez Sanz, Jaimees-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2022-06-22T08:36:33Z-
dc.date.available2022-06-22T08:36:33Z-
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/69267-
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Derechoes_ES
dc.description.abstractTras la aparición del Big Data como la nueva herramienta tecnológica dispuesta a cambiar la manera en que entendemos los diferentes ámbitos de la sociedad, con aplicaciones, ya en práctica, en el sector sanitario, público o simplemente en partidos de fútbol, no podemos dejar de lado su posible aplicación en el sector financiero. Y es que, de hecho, comienzan a aparecer estudios que tratan de utilizar estas herramientas para tratar de valorar activos financieros y predecir sus movimientos. Por ello, en el presente trabajo, se tratan de analizar como estas herramientas del Big Data pueden encontrar aplicación también a la hora de valorar instrumentos derivados, enfocando el trabajo, principalmente, en los relacionados con el mercado de divisas. En este sentido, centraré el trabajo en tratar de investigar de qué manera el Big Data puede realizar predicciones más precisas y efectivas en relación con los tipos de cambio, con el fin de poder llevar a cabo una correcta estrategia con los derivados, ya sea de cobertura, de arbitraje o de especulación.es-ES
dc.description.abstractAfter the emergence of Big Data as the new technological tool ready to change the way we understand the different areas of society, with applications, already in practice, in the health sector, public or simply in soccer matches, we cannot leave aside its possible application in the financial sector. In fact, studies are beginning to appear that attempt to use these tools to try to value financial assets and predict their movements. Therefore, in this paper, we will try to analyze how these Big Data tools can also find application when valuing derivative instruments, focusing the work, mainly, on those related to the foreign exchange market. In this sense, I will focus the work on trying to investigate how Big Data can make more accurate and effective predictions in relation to exchange rates, in order to be able to carry out a correct strategy with derivatives, whether hedging, arbitrage or speculation.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.subject5306 Economía del cambio tecnológicoes_ES
dc.subject530601 Economía de la investigación y del desarrolloes_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.titleBig data en la valoración de instrumentos derivadoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsDerivados financieros, mercado de divisas, tipo de cambio, cobertura, arbitraje, especulación, valoración, Big Data, Big Data Analytics, herramientas, modelos de valoración.es-ES
dc.keywordsFinancial derivatives, foreign exchange market, exchange rate, hedging, arbitrage, speculation, valuation, Big Data, Big Data Analytics, tools, valuation models.en-GB
Aparece en las colecciones: KE2-Trabajos Fin de Grado

Ficheros en este ítem:
Fichero Tamaño Formato  
TFG - Goez Sanz, Jaime.pdf991,13 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.