Aproximación a los sistemas borrosos y neuronales, como ayuda al proceso de toma de decisiones en inversión financiera

• Autores: Hilario Muñoz
• Directores de la Tesis: Miquel Subirachs i Torné (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 1993
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Maria Fonts Boronat (presid.), Ramón Salvador Vallès (secret.), Jaime Gil Lafuente (voc.), Lluís Garrido Beltrán (voc.), Francisco Tarrago Sabate (voc.)
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Organización y dirección de empresas
      • Gestión financiera
    • Economía sectorial
      • Finanzas y seguros
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• Resumen

  • EL TRABAJO REALIZA UNA APROXIMACION A LOS SISTEMAS NEURONALES Y A LOS BORROSOS TRATANDOLOS MEDIANTE SUPERCOMPUTACION, PARA VALORAR LA AYUDA QUE PUEDAN PRESTAR AL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES EN INVERSION FINANCIERA Y LOGRAR UNA MEJOR GESTION DE LA INCERTIDUMBRE. PRIMERAMENTE, BAJO LOS FUNDAMENTOS DE LA LOGICA BORROSA CONDICIONAL: SI A, ENTONCES B, Y LA TEORIA DE AGRUPACION DEL PRODUCTO-ESPACIO INPUT-OUTPUT PARA GENERAR REGLAS FAM (FUZZY ASSOCIATIVE MEMORY), A PARTIR DE MUESTRAS PREPARADAS DE DATOS EN EL HIPERCUBO RN, E IMPLEMENTANDO EL ALGORITMO RESPECTIVO, PROCESAMOS INFORMACION BURSATIL CON LA FINALIDAD DE OBTENER UN VALOR DE "PREDICCION." POSTERIORMENTE, TAMBIEN FUNDAMENTADOS EN LOS PRINCIPIOS Y CARACTERISTICAS DE LOS SISTEMAS NEURONALES, SOBRE TODO POR SUS CAPACIDADES DE GENERALIZACION, Y APRENDIZAJE MEDIANTE EJEMPLOS SUMINISTRADOS A TRAVES DE MUESTRAS DE DATOS, BUSCAMOS OBTENER POR LA IMPLEMENTACION DEL ALGORITMO BACKPROPAGATION UN VALOR OUTPUT DE "PREDICCION". AMBOS SISTEMAS SE PROCESAN SEPARADAMENTE EN SU SUPERORDENADOR: IBM 3090/600J.

    FINALMENTE, SE VALORAN LOS RESULTADOS DE "PREDICCION" OBTENIDOS, LA REALIZACION DE LOS SISTEMAS RESPECTIVOS PARA CADA CASO Y SE SACAN LAS CONCLUSIONES SIGUIENTES:- LOS SISTEMAS BORROSOS SE COMPORTAN COMO NEURONALES Y LOS NEURONALES COMO BORROSOS.

    -EL SUPERORDENADOR ES UN INSTRUMENTO UTIL Y EFICAZ PARA APOYAR EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE.- AMBOS SISTEMAS SON UN PARADIGMA EFICAZ PARA ENCONTRAR RELACIONES CAUSALES ENTRE DATOS.- LOS DOS SISTEMAS SON UNA ALTERNATIVA VIABLE A LOS METODOS CLASICOS USUALES PARA GESTIONAR LA INCERTIDUMBRE.