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dc.contributor.authorNavarro, Luis
dc.date.accessioned2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-04-04T16:25:40Z
dc.date.available2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-04-04T16:25:40Z
dc.date.issued2018-09
dc.identifier.isbn978-0-9993443-1-6
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP436.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.436
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/2018102_436
dc.description.abstractUn estudio de evaluación de desempeño es implementado entre los métodos de Algoritmos Genéticos con representación Punto Flotante y algunos métodos de optimización tradicionales, en la tarea de estimar los parámetros de un proceso GARCH(1,1) Normal, usando datos artificiales obtenidos por simulación. Los resultados muestran que las soluciones aproximadas obtenidos mediante Algoritmos Genéticos presentan una mejor estabilidad y precisión con respecto a los métodos de optimización tradicionales. La elección del punto inicial en los métodos de optimización numéricos no es condición crítica en el uso de los Algoritmos Genéticos como método para hallar la solución. Finalmente, se ilustra el uso del método de Algoritmos Genéticos en el hallazgo de la solución del vector de parámetros de la función de verosimilitud de un modelo GARCH(1,1) t-Student, usando datos de tasas de retornos de intercambio del Sol frente al Dólar.en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectAlgoritmos Genéticosen_US
dc.subjectInferencia Estadísticaen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.titleComputación Evolucionaria para Estimar Volatilidad
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidad Nacional de Ingenieríaen
dc.description.trackSoftware Engineering, Telecommunications, Cybersecurity and Computational toolsen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2018 LACCEI - Lima, Perú
    The Sixteen LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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