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<title>Modelo de predicción/alerta en la gestión de riesgos de mercado</title>
<creator>Chico Manzano, Alberto</creator>
<contributor>Alonso Bonis, Susana</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias Sociales, Jurídicas y de la Comunicación</contributor>
<description>El propósito de este trabajo es elaborar un estudio del uso del machine learning para &#xd;
desarrollar modelos para la gestión de riesgos de mercado. Como ejemplo para ello &#xd;
tomaremos como medida el Value at Risk (VaR de ahora en adelante), cuya utilización,&#xd;
principalmente, se dedica a la gestión de carteras de inversión para la identificación del &#xd;
capital suficiente para absorber las posibles pérdidas.&#xd;
En la actualidad, se está llevando a cabo una revolución tecnológica que parte de la &#xd;
ciencia de los datos y cuya adaptación a todos los sectores es primordial. De hecho, está revolución se ha convertido en uno de los principales desarrollos a llevar a cabo en el entorno financiero, con la adaptación del uso de algoritmos, la Inteligencia Artificial y dentro de esta el machine learning, de los cuales ya están empezando a tomar parte de la operativa de, sector.&#xd;
En definitiva, ante un cambio disruptivo de carácter predominantemente tecnológico, &#xd;
social y económico; este trabajo tiene un fin eminentemente experimental, para tratar de aportar valor a un aspecto fundamental de los modelos para la gestión de riesgos de mercado.&#xd;
El objetivo concreto es: analizar y elaborar modelos de machine learning aplicables al &#xd;
VaR.</description>
<date>2023-08-25</date>
<date>2023-08-25</date>
<date>2023</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61096</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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