Tendencias recientes en el pronóstico de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte
Cargando...
Archivos
Autores
Jaramillo Chaparro, Johana Alexandra
Director
Tipo de contenido
Document language:
Español
Fecha
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Documentos PDF
Resumen
Resumen: El pronóstico de las series de tiempo financieras es un área de trabajo intensiva para investigadores y profesionales. En este estudio, analizamos 59 artículos y discutimos sobe el progreso en el análisis de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte. Las principales conclusiones a las que llegamos son: (a) el pronóstico se hace con datos de frecuencia diaria y los estudios con otras frecuencias de tiempo son escasos; (b) la mayoría de los artículos están enfocados en mejorar el proceso de estimación de los parámetros o en el tratamiento previo de las series de tiempo; (c) la mayor parte de los artículos se concentran en el pronóstico de un índice financiero del mercado; (d) los casos experimentales están dispersos, lo que no hace posible comparar entre diferentes estudios.
Abstract: Forecasting of financial time series is an intensive working area for researchers and practitioners. In this study, we analyze 59 articles and discuss the progress in financial time series analysis using support vector machines. Our main conclusions are: (a) forecasting is doing in a daily basis and studies in other time scales are scarce; (b) most of works are devoted to improve the parameter estimation process or to preprocessing the time series; (c) most of the work is concerned to forecast market financial index; (d) experimental cases are disperse and it is no possible to compare between different studies
Abstract: Forecasting of financial time series is an intensive working area for researchers and practitioners. In this study, we analyze 59 articles and discuss the progress in financial time series analysis using support vector machines. Our main conclusions are: (a) forecasting is doing in a daily basis and studies in other time scales are scarce; (b) most of works are devoted to improve the parameter estimation process or to preprocessing the time series; (c) most of the work is concerned to forecast market financial index; (d) experimental cases are disperse and it is no possible to compare between different studies