Redes neuronales para la estimación de modelos de ataques especulativos

  1. Aguilar Vijande, Fernando Noel
Zuzendaria:
  1. David Alaminos Aguilera Zuzendaria
  2. Manuel Angel Fernández Gámez Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 2024(e)ko apirila-(a)k 04

Epaimahaia:
  1. Prosper Lamothe Fernández Presidentea
  2. Ángela Callejón Gil Idazkaria
  3. Antonio Partal Ureña Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 838247 DIALNET lock_openRIUMA editor

Laburpena

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.