Predicción de activos financieros usando modelos ARIMA y Redes Neuronales Autorregresivas - Johan Andrés Uribe Escudero; Liz Johana Ramírez Castaño; Romario Ademir Conto López (Revista Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información)
En este trabajo son aplicados diferentes métodos de pronóstico para predecir los precios y rendimientos de las acciones para dos de las principales empresas que transan en la bolsa de valores de Colombia: Bancolombia y Ecopetrol. Para el estudio son consideradas técnicas de pronóstico basadas en modelos estadísticos y de aprendizaje automático, utilizando métricas de evaluación como el RMSE, MAE y MAPE. Los modelos se han seleccionado debido a su amplia aplicación en el campo de las finanzas y su capacidad para capturar diferentes características de las series de tiempo. Para los precios de Bancolombia y Ecopetrol, el modelo híbrido que combina ARIMA y redes neuronales proporcionó los mejores resultados. Sin embargo, para las predicciones de los rendimientos el modelo de red neuronal resultó ser el más efectivo en ambos casos. Esto sugiere que la dinámica de cada acción y las características específicas de los datos afectan el desempeño de los modelos.