Algoritmos de machine learning aplicados a la estimación de la liquidez: el caso del bono estadounidense

• Ignacio M Luque Raya ^[1]
  1. [1] Analistas Financieros Internacionales
• Localización: Leveraging new business technology for a sustainable economic recovery / coord. por Abel Monfort, Susana Fernández Lores, 2022, ISBN 978-84-19480-06-4, pág. 67
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este trabajo parte de la idea de que la liquidez es uno de los másdeterminante predictores del mercado, condicionando los mercadosfinancieros y la economía real. Es un concepto vital para entender los ciclos económicos y el desarrollo económico.Se busca realizar predicciones sobre precios de activos segurosrepresentativos de la realidad económica, en concreto, del bono americano a diez años mediante la aplicación de técnicas de Data Science. Utilizando para tales predicciones determinadas variables representativas del concepto de liquidez. La comparación de diferentes modelos de Machine Learning muestra la mejor opción del valor predictivo de las variables de liquidez, con el fin de precisar su selección