2026-04-14T17:44:18Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

oai:uvadoc.uva.es:10324/610962023-11-10T08:45:15Zcom_10324_38col_10324_852

Chico Manzano, Alberto 2023-08-25T08:30:29Z 2023-08-25T08:30:29Z 2023 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61096 El propósito de este trabajo es elaborar un estudio del uso del machine learning para desarrollar modelos para la gestión de riesgos de mercado. Como ejemplo para ello tomaremos como medida el Value at Risk (VaR de ahora en adelante), cuya utilización, principalmente, se dedica a la gestión de carteras de inversión para la identificación del capital suficiente para absorber las posibles pérdidas. En la actualidad, se está llevando a cabo una revolución tecnológica que parte de la 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. En definitiva, ante un cambio disruptivo de carácter predominantemente tecnológico, 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. El objetivo concreto es: analizar y elaborar modelos de machine learning aplicables al VaR. spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Modelo de predicción/alerta en la gestión de riesgos de mercado info:eu-repo/semantics/bachelorThesis