Hernández-Mota, Rodrigo2021-09-222021-09-222017-06https://hdl.handle.net/11117/7547En este proyecto se desarrolló un modelo de predicción del tipo de cambio basado en modelos matemáticos avanzados. Se procuró automatizar el procesamiento de las variables y la generación del modelo. Para este sentido, se utilizó el lenguaje de programación Python y librerias de machine learning del "estado del arte". Se propuso un algoritmo para encontrar la mejor arquitectura de la red neuronal. Como resultado se obtuvo un modelo cuyo error promedio de estimación para el siguiente día es de $ 0.11 MXN. Se utiliza un método de simulación basado en los errores de los datos de validación para generar una distribución para la estimación del día siguiente. Esto significa que es posible proporcionar intervalos de confianza como base para las estrategias financieras de cobertura.spaDesarrollo Tecnológico y Generación de Riqueza SustentableProyectos de Ingeniería Financiera para la Creación de Modelos de Negocio y Análisis de Viabilidad en Áreas Tecnológicas, Agroforestales, Agropecuarias y de AgriculturaModelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocioinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis