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La predicción de series temporales ha sido objeto de un número considerable de estudios debido a las innumerables cantidades de datos temporales y secuenciales producidos diariamente por la industria de la información y las diversas estructuras de investigación. Este campo ha experimentado una efervescencia espectacular y no ha dejado de crecer en los últimos años con la explosión de los datos digitales, el Big Data y especialmente la inteligencia artificial. Este libro representa una introducción técnica a los diferentes métodos de predicción de crónicas univariantes en los mercados financieros con aplicaciones empíricas, movilizando dos familias de enfoques completamente distintas, la primera basada en modelos econométricos y la segunda basada en el aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales recurrentes.
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