Predicción de tipos de cambio utilizando monedas MILA con Google Trends

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dc.contributor.advisorHardy Hernández, Nicolás prof. guíaes_ES
dc.contributor.authorMenéndez Cortes, Francisca
dc.contributor.authorSepúlveda Díaz, Michelle
dc.coverage.spatialSantiago, Chilees_ES
dc.date.accessioned2021-03-30T19:46:27Z
dc.date.available2021-03-30T19:46:27Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionTesis (Licenciado en Ciencias Económicas y Administrativas, mención Finanzas)--Universidad Finis Terrae, 2020es_ES
dc.description.abstractEl propósito de esta investigación es evaluar la capacidad predictiva que tiene la herramienta de Google Trends para predecir los tipos de cambio de los países que componen el MILA: Chile, Perú, Colombia y México. El argumento económico y financiero detrás de esta investigación es que la frecuencia de búsqueda que entrega Google Trends es un proxy de las expectativas que tienen los agentes en el mercado sobre el rendimiento en la economía. Se utiliza el Diccionario de Harvard para reconocer palabras con connotación positiva y negativa, respecto al estado de la economía. Se realizan análisis dentro y fuera de muestra para evaluar la capacidad predictiva de Google Trends. Consistente con evidencia previa, los resultados de predictibilidad son inestables y poco robustos. Este estudio es importante para inversionistas, portfolio manager y/o agentes que deben gestionar el riesgo del tipo de cambio.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12254/1911
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Economía y Negocioses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Chile (CC BY-NC-SA 3.0 CL)es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cl/es_ES
dc.subjectMILAes_ES
dc.subjectTIPO DE CAMBIOes_ES
dc.subjectGOOGLE TRENDSes_ES
dc.subjectTESIS DIGITALes_ES
dc.titlePredicción de tipos de cambio utilizando monedas MILA con Google Trendses_ES
dc.typeTesises_ES
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