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Predicción del Dólar Blue en Argentina: Big Data y Machine Learning para Anticipar el Mercado

dc.contributor.directorFoguet, santiago
dc.creatorNougués ,Matías José
dc.creatorAgusti,Juan Benjamín
dc.date.accessioned2024-11-19T15:45:18Z
dc.date.accessioned2026-08-28T17:05:01Z
dc.date.issued2024-10-01
dc.descriptionTesina Final de la Lic. En Economía
dc.description.abstractEn Argentina, el comportamiento del dólar blue, profundamente influenciado por la percepción y el interés público, se convierte en el foco de esta investigación, que integra Big Data y Machine Learning para predecir sus oscilaciones. Mediante el uso del modelo LightGBM y Google Trends, este estudio intenta determinar cómo el interés específico en ciertos términos puede anticipar las variaciones en el precio del dólar blue. Los resultados revelan que, si bien la inclusión de variables de interés general de Google Trends mejora la capacidad del modelo para identificar tendencias alcistas (precisión = 72%), el costo es una notable incapacidad para predecir adecuadamente las caídas en el precio del dólar
dc.description.sponsorshipINVECO-FACE-UNT
dc.identifier.urihttps://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/3629
dc.language.isoes
dc.publisherFace-UNT
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectDólar Blue
dc.subjectbig data
dc.titlePredicción del Dólar Blue en Argentina: Big Data y Machine Learning para Anticipar el Mercado
dc.typeTesis
dc.type.subtype/tesis/tesisDeGrado
unt.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
unt.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

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