Aplicación de redes neuronales recurrentes y modelos de series de tiempo bayesianos a la predicción de rentabilidad de fondos de pensiones.

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dc.contributor.advisorNiklitschek Soto, Sebastiánes
dc.contributor.authorAltamirano Pontigo, Sergio Estebanes
dc.date.accessioned2020-08-17T11:21:51Z
dc.date.accessioned2024-05-15T16:02:56Z
dc.date.accessioned2024-08-28T22:28:43Z
dc.date.available2020-08-17T11:21:51Z
dc.date.available2024-05-15T16:02:56Z
dc.date.available2024-08-28T22:28:43Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionTesis presentada para optar al título de Ingeniero Estadístico.es
dc.description.campusConcepciónes
dc.description.departamentoDepartamento de Estadísticaes
dc.description.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases
dc.identifier.urihttps://repositorio.udec.cl/handle/11594/526
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad de Concepciónes
dc.rightsCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.odsIndustria, Innovación e Infraestructuraes
dc.titleAplicación de redes neuronales recurrentes y modelos de series de tiempo bayesianos a la predicción de rentabilidad de fondos de pensiones.es
dc.typeTesises

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