Estudio estadístico sobre la bolsa de valores para algunas divisas.

dc.contributor.advisorRomero Cárdenas, Oscar Alfonso
dc.contributor.authorSánchez Rincón, Diana Carolina
dc.coverage.spatialColombia
dc.creator.emaildcsanchezr01@libertadores.edu.co
dc.date.accessioned2024-07-23T20:08:22Z
dc.date.available2024-07-23T20:08:22Z
dc.date.issued2024-06
dc.description.abstractLa aplicación de la estadística en el análisis y predicción de las variaciones y fluctuaciones en la bolsa de valores es esencial para los inversores y analistas financieros, ya que les proporciona herramientas para comprender y gestionar el riesgo en los mercados financieros de manera efectiva. En primer lugar, la estadística descriptiva se utiliza para resumir y describir los datos históricos de precios de los activos financieros. Se calculan medidas de centralidad, como la media y la mediana, así como medidas de dispersión, como la desviación estándar y el rango, para entender la volatili-dad de los precios. Estas medidas proporcionan información sobre la variabilidad de los precios y la estabilidad relativa de los activos financieros. Además, se emplean técnicas de análisis de series temporales para identificar patrones y tendencias en los datos de precios a lo largo del tiempo. Esto incluye el uso de modelos de suavización exponencial y modelos autoregresivos integrados de media móvil (ARIMA) para prever futuras fluctuaciones en los precios. Estos modelos permiten a los inversores anticipar movimientos del mercado y tomar decisiones de inversión informadas. Otro enfoque importante es el análisis de regresión, que se utiliza para identificar y cuantificar la relación entre los precios de los activos financieros y otros factores relevantes, como indicadores macroeconómicos, políticos o industriales. Se ajustan modelos de regresión para determinar cómo estas variables influyen en los precios de los activos y prever su comportamiento futuro. En términos de gestión de riesgos, la estadística desempeña un papel crucial en la evaluación y cuantificación del riesgo de mercado. Se calculan medidas de riesgo, como el Value at Risk (VaR) y el Expected Shortfall (ES), que proporcionan una estimación cuantitativa de la posible pérdida en una cartera de inversión en un período de tiempo dado. Estas medidas ayudan a los inversores a entender los riesgos asociados con sus inversiones y a diseñar estrategias de gestión de riesgos adecuadas.spa
dc.description.abstractThe application of statistics in the analysis and prediction of variations and fluctuations in the stock market is essential for investors and financial analysts, as it provides them with tools to understand and manage risk in the financial markets effectively. First, descriptive statistics are used to summarize and describe historical financial asset price data. Measures of centrality, such as mean and median, as well as measures of dispersion, such as standard deviation and range, are calculated to understand price volatility. These measures provide information on price variability and relative stability of financial assets. In addition, time series analysis techniques are employed to identify patterns and trends in price data over time. This includes the use of exponential smoothing models and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to forecast future price fluctuations. These models allow investors to anticipate market movements and make informed investment decisions. Another important approach is regression analysis, which is used to identify and quantify the relationship between financial asset prices and other relevant factors, such as macroeconomic, political or industry indicators. Regression models are fitted to determine how these variables influence asset prices and forecast their future behavior. In terms of risk management, statistics play a crucial role in the assessment and quantification of market risk. Risk measures, such as Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES), are calculated and provide a quantitative estimate of the potential loss on an investment portfolio over a given period of time. These measures help investors understand the risks associated with their investments and design appropriate risk management strategies.eng
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/7017
dc.language.isospaspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.sourcereponame:Repositsitorio Institucional FULLspa
dc.sourceinstname:Fundación Univeraria Los Libertadoresspa
dc.subject.lembEstadísticaspa
dc.subject.lembMatemáticasspa
dc.subject.lembAcciones (Bolsa)spa
dc.subject.lembValoresspa
dc.subject.proposalEstadísticaspa
dc.subject.proposalPredicción de variacionesspa
dc.subject.proposalGestión de riesgosspa
dc.subject.proposalAnálisis de series temporalesspa
dc.subject.proposalStatisticseng
dc.subject.proposalVariance predictioneng
dc.subject.proposalRisk managementeng
dc.subject.proposalTime series analysiseng
dc.titleEstudio estadístico sobre la bolsa de valores para algunas divisas.spa
dc.titleStatistical study on the stock market for some currencies.eng
dc.typebachelor thesis
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