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dc.date.accessioned 2020-10-30T14:11:32Z
dc.date.available 2020-10-30T14:11:32Z
dc.date.issued 2020-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/108008
dc.description.abstract Starting with the differences between forecasting and prediction and going deeper into prediction, a knowledge-based model is presented. The evolution of the stocks markets are analyzed, as well as how the epidemics and pandemics prior to the stock markets have affected them and how it is currently being affected by covid-19. The defined model is applied to a use case using Case-Based Reasoning (CBR): it makes an analogy between the 2008 crisis with the covid-19 crisis in 2020 to predict whether the stock markets will take more or less time to recover. en
dc.description.abstract Comenzando con las diferencias entre el pronóstico y la predicción y profundizando en la predicción, se presenta un modelo basado en el conocimiento. Se analiza la evolución de las bolsas de valores, así como cómo les han afectado las epidemias y pandemias previas y cómo está siendo afectado actualmente por el covid-19. El modelo definido se aplica a un caso de uso utilizando Case-Based Reasoning (CBR): hace una analogía entre la crisis de 2008 con la crisis del covid-19 en 2020 para predecir si los mercados de valores tardarán más o menos en recuperarse. es
dc.format.extent 90-98 es
dc.language en es
dc.subject Forecast es
dc.subject Prediction es
dc.subject Covid-19 es
dc.subject Stock markets es
dc.subject Case-Based Reasonig (CBR) es
dc.subject Analogy learning es
dc.subject Pronóstico es
dc.subject Predicción es
dc.subject Mercados bursátiles es
dc.subject Razonamiento Basado en Casos (CBR) es
dc.subject Aprendizaje por analogía es
dc.title Intelligent Data Analysis of the Influence of COVID-19 on the Stock Market using Case Based Reasoning en
dc.title.alternative Análisis inteligente de los datos de la influencia de la COVID-19 sobre los mercados de valores es
dc.type Articulo es
sedici.identifier.other https://doi.org/10.24215/16666038.20.e10 es
sedici.identifier.issn 1666-6038 es
sedici.creator.person Lorenzo, Antonio es
sedici.creator.person Oliva, José A es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Journal of Computer Science & Technology es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 20, no. 2 es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)