Redes neuronales para la estimación de modelos de ataques especulativos

  1. Aguilar Vijande, Fernando Noel
Dirigida por:
  1. David Alaminos Aguilera Director/a
  2. Manuel Angel Fernández Gámez Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 04 de abril de 2024

Tribunal:
  1. Prosper Lamothe Fernández Presidente/a
  2. Ángela Callejón Gil Secretario/a
  3. Antonio Partal Ureña Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 838247 DIALNET lock_openRIUMA editor

Resumen

Esta tesis doctoral desarrolla una técnica de aprendizaje automático para estimar los dos modelos principales y populares de ataques especulativos. Esto responde a las preocupaciones actuales sobre la situación financiera de las divisas. Para llevar a cabo esta investigación, se han utilizado datos de casos de países como México, Tailandia, Argentina, Islandia, Vietnam, Turquía y Nigeria, que han experimentado dificultades con el tipo de cambio de sus divisas en algún momento de las últimas décadas y han sido objeto de ataques por parte de especuladores del mercado de divisas.