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Modelos Neuronales Aplicados en Economía. Casos prácticos mediante Mathematica / Neural Networks

El libro presenta el uso de los modelos neuronales en economía y finanzas mediante el software Mathematica.
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DESCRIPCIÓN

El libro presenta el uso de los modelos neuronales en el campo de la economía y las finanzas. La primera parte del mismo está dedicada a la metodología de las redes neuronales, y explica las distintas topologías existentes. En cambio en la segunda parte, se muestran cinco aplicaciones en el ámbito económico, en especial de las finanzas de mercado. Así el interés del libro es doble, por un lado se suministra la teoría correspondiente a cada tipo de red neuronal y por otra parte, y más importante, se presentan casos prácticos resueltos paso a paso mediante el software Mathematica. En dichos casos prácticos se han utilizado datos reales y se presentan las instrucciones de uso y su justificación, de tal manera que para poder utilizar los ejemplos no es necesaria una familiaridad previa con Mathematica.

AUTORES

  • Salvador Torra Porras: Es Profesor Titular de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa de la Universidad de Barcelona, donde imparte docencia en Estadística y Econometría Financiera. Sus áreas de especialización se encuentran dentro de los Métodos Cuantitativos, en particular, de las Finanzas Cuantitativas. Colabora habitualmente en dicha área con distintas instituciones de formación continua, y posee doce años de experiencia en el ámbito empresarial siendo algunas empresas en donde ha trabajado, CatalunyaCaixa y Sanyo España.
  • Enric Monte Moreno: Se graduó como Ingeniero de Telecomunicación en la ETSE Telecomunicación de Barcelona en 1987. Está licenciado en Filosofía en la UNED en el año 2000 y en ciencias Matemáticas por la Uned en el año 2010. Recibió su título de Doctor en Ingeniería de Telecomunicación en 1992 en la ETSETB. Es Profesor Titular de Universidad en la UPC, y pertenece al departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones. Su actividad de investigación principal se centra en el procesado de señal, reconocimiento automático del habla, redes neuronales y aplicaciones de procesado de señal en medicina.

ÍNDICE

Agradecimientos
1. Introducción 7
2. Características de los modelos neuronales artificiales 16
3. Modelos de redes neuronales 24
4. Descripción de modelos neuronales 35
4.1 Modelos feed-forward y aprendizaje supervisado 35
4.2 Modelos neuronales recurrentes 39
4.3 Modelos híbridos 43
5. Modelización estadística a través de los modelos neuronales 63
6. Paralelismos entre los Modelos estadísticos y Neuronales 64
6.1 Modelo de Regresión Lineal 64
6.2 Modelos de variables discreta: Logit y Probit 68
6.3 Modelos de variables latente con indicadores múltiples 69
6.4 Modelos Generalizados y neuronales 70
7. Interpretación de los modelos de redes neuronales desde la óptica estadística 75
8. Aproximación econométrica de los modelos neuronales 87
8.1 Introducción 87
8.2 Especificación econométrica de los modelos neuronales 92
9. Aplicaciones en Economía (Mathematica® / Neural Networks) 102
9.1 Ejemplo 1: Microeconómico 102
9.2 Ejemplo 2: Prima de Riesgo (Dow, Ibex35, Stoxx, MCSIW) 152
9.3 Ejemplo 3: ETTI Corta España 171
9.4 Ejemplo 4: Bolsa EEUU 206
9.5 Ejemplo 5: Bolsas (Ibex35, DAX30, FTSE100, CAC40, EUROSTOXX50) 226
Bibliografía 260
Índice analítico 268

INFORMACIÓN BIBLIOGRÁFICA

ISBN 13: 978-84-616-5497-0

Título: Modelos neuronales aplicados en economía : casos prácticos mediante Mathematica® / Neural Networks

Autor/es: Torra Porras, Salvador; Monte Moreno, Enric

Lengua de publicación: Castellano

Edición: 1ª ed., 1ª imp.

Fecha Edición: 08/2013

Publicación: Addlink Software Científico S.L.

Descripción: 268 p. il. 24x17 cm

Encuadernación: rúst.

Materia/s:

UB - Informática: Cuestiones Generales

UFM - Software de matemáticas y estadísticas

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