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Construcción, comparación y selección de modelos predictivos econométricos y de machine learning para la proyección de la Tasa Representativa de Mercado (TRM) y su impacto en compañías del sector real

RISMendeley
http://hdl.handle.net/1992/66914
Cortés Mojica, Andrea Yohana
Villarreal Navarro, Julio Ernesto
2023-05-26
La inestabilidad presente en el comportamiento de la Tasa Representativa del Mercado (TRM) es un factor que impacta en gran medida los estados fi-nancieros de compañías que llevan a cabo transacciones en moneda extranjera, colocando en riesgo las utilidades obtenidas por estas. Una manera de gestionar dicho riesgo es por medio del planteamiento de coberturas de riesgo cambiario que permitan a las compañías reducir la incertidumbre a la que se encuentran expuestas por fluctuaciones en la divisa. Dichas coberturas suponen la necesidad de un soporte técnico que proporcione la informa-ción necesaria que se requiere al momento de definir un contrato para el intercambio de monedas. En la búsqueda de ese soporte técnico, se trae a co-lación los procesos de construcción, validación, evaluación, comparación y selección de diversos modelos de pronóstico, teniendo en cuenta las carac-terísticas principales de la variable financiera de interés y sin dejar de lado el marco teórico, económico y social al momento de analizar los resultados obtenidos.
 
The instability present in the behavior of the Representative Market Rate (TRM) is a factor that greatly impacts the financial statements of companies that carry out transactions in foreign currency, placing the profits obtained by them at risk. One way to manage this risk is through the approach of exchange risk hedges that allow companies to reduce the uncertainty to which they are exposed due to currency fluctuations. These coverages imply the need for technical support that provides the necessary information that is required when defining a contract for the exchange of currencies. In the search for this technical support, the construction, validation, evaluation, and selection processes of various forecast models are brought up, considering the main characteristics of the financial variable of interest and without neglecting the theoretical, economic, and social framework when analyzing the results obtained.
 
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