@mastersthesis{20.500.12880/16157,
year = {2026},
month = {5},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/16157},
abstract = {Desarrollo de modelos híbridos para la predicción de la volatilidad financiera mediante técnicas de stacking que combinan modelos econométricos (HARX-Ridge), aprendizaje automático (XGBoost) y deep learning (LSTM). Se construye un dataset multiescala y se emplea optimización bayesiana junto con validación temporal out-of-sample. Los resultados muestran que los modelos híbridos superan sistemáticamente a los individuales, destacando la combinación HARX-Ridge + XGBoost por su mayor precisión y estabilidad predictiva en mercados financieros},
title = {Diseño e implementación de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el scouting de jugadores mediante herramientas Big Data.},
keywords = {Big Data},
keywords = {Inteligencia artificial},
keywords = {Deep learning},
author = {Ruiz Naranjo, Andrea},
}