Uso de deep learning para proyectar precios de acciones del sector aeroportuario en la mejora de la Gestión Administrativa
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i4.1804Palabras clave:
proyección financiera, bolsa de valores, gestión de empresas, toma de decisiones, random forestResumen
El objetivo es comparar el desempeño predictivo de Random Forest (RF) y Redes Neuronales (RN) y evaluar su integración con los estándares IATA para la toma de decisiones. Sobre métodos se calcularon el Error Absoluto (RMSE) y el Error Porcentual para las proyecciones de ambos modelos. Se utilizó validación cruzada temporal para una proyección a 30 días y se comparó con un benchmark ingenuo (mañana = hoy). Además, se analizó la correlación entre la precisión de la proyección y la gestión operativa. En resultados, RF superó significativamente a RN, con un error del 4.30 frente al 8.30 de la red neuronal.
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