ReI

Repositorio Institucional del ITESO

Predictor binario con árboles de decisiones

Manakin: DSpace XMLUI Project v2

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dc.contributor.author Velázquez-Manzanero, Zurisadai
dc.contributor.author Mancera-Almeida, Claudia P.
dc.contributor.author Calderón-Mora, Genaro
dc.date.accessioned 2016-05-25T15:20:45Z
dc.date.issued 2016-05
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11117/3541
dc.description La volatilidad en el tipo de cambio de las divisas se ha convertido en un gran reto para el comercio y, por ende, para la economía de los países. Para un consumidor de bienes importados o un importador de materia prima es conveniente un tipo de cambio fuerte para que con menos pesos se pueda conseguir el mayor número de dólares posibles; en el caso contrario, para un exportador de bienes es conveniente un tipo de cambio débil para que el producto entre a menos precio al país importador y sea más atractivo para el consumidor foráneo. Este proyecto genera un pronóstico confiable a través de árboles de decisión en conjunto con el modelo ARIMA, que presenta una metodología bastante potente, programada en lenguaje R, para así poder tomar decisiones acertadas y poder manejar de la mejor manera esta incertidumbre. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher ITESO es
dc.rights.uri http://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-ND-2.5-MX.pdf es
dc.subject Modelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocio es
dc.subject Proyectos de Ingeniería Financiera para la Creación de Modelos de Negocio y Análisis de Viabilidad en Áreas Tecnológicas, Agroforestales, Agropecuarias y de Agricultura es
dc.subject Desarrollo Tecnológico y Generación de Riqueza Sustentable es
dc.title Predictor binario con árboles de decisiones es
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es
rei.revisor Oceguera-Gómez, Abraham
rei.peerreviewed No es
rei.embargo.terms siempre es
rei.embargo.lift 10000-01-01


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