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Aplicación de Herramientas de Data Mining en la predicción de la tasa de interés en Chile

Seminario: Aplicación de Herramientas de Data Mining en la predicción de la tasa de interés en Chile

Karen Moreno .,Raúl Muñoz R. / David Díaz S.

2013

Abstract

El objetivo de este trabajo consiste en la proyección de la estimación de la tasa libre de riesgo para el mercado Chileno utilizando herramientas de Minería de Datos. Primero se realiza un análisis de descriptivo de las variables de manera de identificar una relación causal entre variables relevantes para el mercado chileno e identificar escenarios económicos que en una segunda etapa, permitan discriminar la data para modelar árboles de decisión sobre cada uno de ellos. Los árboles de decisión tienen la ventaja de manejar una gran cantidad de variables junto a sus relaciones no lineales, siendo capaces de describir la dinámica de las tasa en términos de sus variables explicativas. Una vez construidos los diferentes modelos de árbol se mide su capacidad predictiva y se comparan con un modelo de redes neuronales y un modelo econométrico básico. El rendimiento de los árboles resulta ser superior al del resto y la configuración de los escenarios resulta ser útil para la comprensión de la dinámica de la economía chilena sirviendo de punto de partida para simulaciones y proyección de otras variables económico-financieras.

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