Bases de datos de series temporales y métodos estadísticos para la predicción de rendimientos de ETH

Mostrar todas las versiones(2)
Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Hernández, Alejo
Otros autores o Colaboradores: Bariviera, Aurelio F. (Director/a), Di Pasquale, Ricardo (Codirector/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2023
Temas:
BASES DE DATOS
CRIPTOMONEDAS
Acceso en línea:http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2619
Consultar en el Cátalogo
Descripción Física:1 archivo (1,7 MB) : il. col.
Tabla de Contenidos:
  • 1. Introducción
  • 2. Series temporales
  • 2.1. Definición
  • 2.2. Casos de uso
  • 2.2.1. Análisis exploratorio
  • 2.2.2. Pronóstico futuro
  • 2.3. Series temporales como procesos estocásticos
  • 2.3.1. Distribución de probabilidad conjunta
  • 2.3.2. Distribución de probabilidad marginal
  • 2.3.3. Distribución de probabilidad condicional
  • 2.3.4. Momentos de una variable aleatoria
  • 2.3.5. Covarianza y autocovarianza
  • 2.3.6. Correlación y autocorrelación (ACF)
  • 2.3.7. Correlación parcial y Autocorrelación parcial (PACF)
  • 2.3.8. Estacionariedad
  • 2.4. Series temporales financieras
  • 2.4.1. Rendimientos
  • 2.4.2. Volatilidad
  • 3. Modelos para pronóstico futuro de series temporales
  • 3.1. Modelos AR(p)
  • 3.2. Modelos MA(q)
  • 3.3. Modelos ARMA(p, q)
  • 3.4. Modelos de volatilidad
  • 3.4.1. Estructura general
  • 3.4.2. Modelos ARCH(m)
  • 3.4.3. Modelos GARCH(m, s)
  • 3.5. Determinación del orden de un modelo
  • 3.5.1. Determinación basada en ACF y PACF
  • 3.5.2. Determinación basada en criterios de información
  • 4. Bases de datos para series temporales
  • 4.1. Descripción general
  • 4.2. Casos de uso
  • 4.2.1. Monitoreo de operaciones para DevOps
  • 4.2.2. Analítica en tiempo real
  • 4.2.3. Monitoreo de sensores de IoT
  • 5. Herramientas requeridas para la implementación
  • 5.1. InuxDB: Captura, almacenamiento, consulta y visualización
  • 5.1.1. Descripción general
  • 5.1.2. Modelo de datos
  • 5.1.3. Escritura
  • 5.1.4. Consulta
  • 5.1.5. Visualización
  • 5.2. Python: Análisis y pronostico futuro
  • 5.2.1. Descripción general
  • 5.2.2. Módulos principales
  • 6. Proceso de implementación y resultados
  • 6.1. Arquitectura del pipeline
  • 6.2. Captura, almacenamiento y consulta
  • 6.3. Preprocesamiento
  • 6.4. Análisis exploratorio
  • 6.5. Modelado
  • 6.6. Predicción
  • 7. Conclusiones
  • A. Script para escritura a InuxDB
  • B. Script para consulta a InuxDB
  • Bibliografía

Ejemplares similares