ANÁLISIS DE LOS PATRONES ESTADÍSTICOS DE LAS CRIPTOMONEDAS DE MAYOR VALORBURSÁTIL, PARA OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO FINANCIERO RESPECTO AL INDICADOR DE RETORNO SOBRE LA INVERSIÓN (ROI)

El objetivo de este estudio es analizar el comportamiento en el tiempo de los activos virtuales más signiﬁcativos en el mercado ﬁnanciero, para generar una caracterización con la cual sea posible modelar estadísticamente la relación bursátil de estas criptomonedas, se utilizan metodologías basadas e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sandoval Girón, Fabio Andrés; Superintendencia de Bancos de Guatemala., Fagiani Cruz, William Eduardo; Profesor de la Facultad de Ingeniería. USAC
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de San Carlos de Guatemala 2022
Acceso en línea:	http://www.revistasguatemala.usac.edu.gt/index.php/reep/article/view/1760

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spelling	REEP17602022-11-30T18:58:46Z ANÁLISIS DE LOS PATRONES ESTADÍSTICOS DE LAS CRIPTOMONEDAS DE MAYOR VALORBURSÁTIL, PARA OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO FINANCIERO RESPECTO AL INDICADOR DE RETORNO SOBRE LA INVERSIÓN (ROI) Sandoval Girón, Fabio Andrés; Superintendencia de Bancos de Guatemala. Fagiani Cruz, William Eduardo; Profesor de la Facultad de Ingeniería. USAC ARIMA, estacionalidad, autocorrelación, cadena de bloques, criptomonedas. El objetivo de este estudio es analizar el comportamiento en el tiempo de los activos virtuales más signiﬁcativos en el mercado ﬁnanciero, para generar una caracterización con la cual sea posible modelar estadísticamente la relación bursátil de estas criptomonedas, se utilizan metodologías basadas en autocorrelación como modelos de series de tiempo, además de relaciones lineales entre predictores, diferenciación de grupos por análisis de varianza e inferencia acorde a una generalización probabilística. El modelo estadístico generalizado es un modelo ARIMA estacional, el cual presenta normalidad en la distribución de sus residuos y significancia estadística para la prueba de Fisher, esto incluso para las criptodivisas con mayor proporción de variaciones estacionales. Como producto del análisis, se identiﬁca un modelo matemático que explica hasta un 79 % de la variabilidad presente en la serie y permite generar predicciones para el rendimiento ﬁnanciero futuro. Universidad de San Carlos de Guatemala Escuela de Estudios de Postgrado, Facultad de Ingeniería 2022-11-30 info:eu-repo/semantics/article Artículo revisado por pares info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf http://www.revistasguatemala.usac.edu.gt/index.php/reep/article/view/1760 Revista de la Escuela de Estudios de Postgrado; No 1 (12); 69-72 spa http://www.revistasguatemala.usac.edu.gt/index.php/reep/article/view/1760/1526
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ANÁLISIS DE LOS PATRONES ESTADÍSTICOS DE LAS CRIPTOMONEDAS DE MAYOR VALORBURSÁTIL, PARA OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO FINANCIERO RESPECTO AL INDICADOR DE RETORNO SOBRE LA INVERSIÓN (ROI)

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