Comportamiento del mercado de divisas: una aplicación de Redes Neuronales Artificiales

• Morales Castro , Arturo ^[1] ; Ramírez Reyes , Eliseo ^[1] ; Jiménez Zamudio, Ricardo ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
• Localización: YACHANA Revista Científica, ISSN-e 2528-8148, Vol. 9, Nº. 1 (Enero-Junio), 2020, págs. 39-53
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    El objetivo de este estudio es analizar mediante un  modelo de redes neuronales, el rendimiento intradía del tipo de cambio peso mexicano – dólar estadounidense en función del comportamiento de las divisas tanto de países emergentes como desarrollados, dentro de los cuales se encuentran rand sudafricano (USDZAR), lira turca (USDTRY), rublo ruso (USDRUB), zloty polaco (USDPLN), corona checa (USDCZK), euro (EURUSD), corona sueca (USDSEK), corona noruega (USDNOK), franco suizo (USDCHF), dólar canadiense (USDCAD), libra esterlina (GBPUSD), yen japonés (USDJPY) y el real brasileño (USDBRL), en el periodo de julio de 2018 a enero de 2019 para identificar cuál de las variables analizadas tiene un mayor impacto en el comportamiento del tipo de cambio peso en el periodo seleccionado.

  • English

    The objective of this study is to analyze through a neural network model the intraday performance of the Mexican peso -US dollar exchange rate as a function of the behavior of the currencies of both emerging and developed countries, among which are the South African rand (USDZAR), Turkish lira (USDTRY), Russian rouble (USDRUB), Polish zloty (USDPLN), Czech crown (USDCZK), euro (EURUSD), Swedish krona (USDSEK), Norwegian krone (USDNOK), Swiss franc (USDCHF), Canadian dollar (USDCAD), pound sterling (GBPUSD), Japanese yen (USDJPY) and the Brazilian real currency (USDBRL), in the period from July 2018 to January 2019 to identify which of the variables analysed has the greatest impact on the behaviour of the peso exchange rate in the selected period.