1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE POSGRADO
  3. MAESTRÍAS
  4. Tesis - Maestría en Administración o Especialización en Banca y Finanzas
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/15082
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorChanabá Guerrero, Juan Carlos, dir. Juan Carlos, $$e director-
dc.contributor.authorCastro Rodríguez, Aarón Guillermo-
dc.date.accessioned2026-02-11T19:54:28Z-
dc.date.available2026-02-11T19:54:28Z-
dc.date.issued2025-07-28-
dc.identifier.citationTesis (Máster en Finanzas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados ; Quito, Ecuador, 2025es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/15082-
dc.descriptionThis research compares the effectiveness of traditional portfolio optimization models with approaches based on artificial intelligence, specifically using the Random Forest Regressor algorithm. The analysis focuses on the U.S. equity market during the period from 2014 to 2024, using historical data on stock prices and trading volumes from the S&P 500 index. The main objective is to assess whether emerging technologies can enhance investment performance and diversification when compared to classical methods such as Modern Portfolio Theory...es_ES
dc.description.abstractEsta investigación compara la efectividad de los modelos tradicionales de optimización de portafolios con enfoques basados en inteligencia artificial, específicamente mediante el uso del algoritmo Random Forest Regressor. El análisis se centra en el mercado de renta variable de Estados Unidos durante el periodo 2014–2024, utilizando datos históricos de precios y volúmenes de acciones del índice S&P 500. El objetivo es determinar si las nuevas tecnologías pueden mejorar el rendimiento y la diversificación de las inversiones frente a métodos clásicos como la Teoría Moderna de Portafolios...es_ES
dc.format.extent74 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito,es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectFinanzas - Inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectInversioneses_ES
dc.subject.otherCiencias socialeses_ES
dc.subject.otherFinanzases_ES
dc.titleComparación entre modelos tradicionales y nuevas tecnologías de IA en la creación de portafolios diversificados de Renta Variable en el mercado de Estados Unidos entre el 2014 y 2024es_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Administración o Especialización en Banca y Finanzas

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
344257.pdfTexto completo1.14 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons