Publicación:
Evaluation of investment alternatives in the Colombian bonds Market Using Machine Learning Algoritms

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorCardona Llano, Juan Felipe
dc.contributor.authorGómez Plaza, Sergio Daniel
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.emailsgomezp6@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2025-08-01T21:28:55Z
dc.date.available2025-08-01T21:28:55Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionEl mercado de renta fija, según la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), representa el segmento más grande de todo el mercado de capitales del país, donde el promedio del volumen diario de negociación de los sistemas de bolsa son los instrumentos de renta fija, con un 80 %. Los bonos soberanos y corporativos son los más apetecidos por los inversionistas, ya que ofrecen rentabilidad estable y bajo riesgo. Sin embargo, la valoración de estos activos no siempre es fácil, por la volatilidad y los cambios en la economía. En este trabajo se explora cómo los algoritmos de machine learning pueden ayudar a mejorar la valoración de estas opciones de inversión en el mercado colombiano. Se probarán distintos enfoques, como redes neuronales y árboles de decisión, para ver cuál predice mejor el comportamiento de estos activos. Se espera que estos modelos ayuden a tomar mejores decisiones de inversión, sobre todo en momentos de incertidumbre. La idea es usar la inteligencia artificial para crear herramientas más efectivas y adecuadas para el mercado informado.
dc.description.abstractThe bonds market in Colombia, according to the Colombian Stock Exchange (BVC), represents the largest segment of the country's capital market, where fixed-income instruments account for 80% of the average daily trading volume on exchange systems. Sovereign and corporate bonds are the most sought-after by investors, as they offer stable returns and low risk. However, valuing these assets is not always straightforward due to volatility and economic fluctuations.This study explores how machine learning algorithms can enhance the valuation of these investment options in the Colombian market. Various approaches, such as neural networks and decision trees, will be tested to determine which best predicts the behavior of these assets. These models are expected to support better investment decision-making, particularly during periods of uncertainty. The goal is to leverage artificial intelligence to develop more effective and well-suited tools for an informed market.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Administración Financieraspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/36440
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea de Mercados y Estrategia Financieraspa
dc.publisher.facultyEscuela de Finanzas, Economía y Gobiernospa
dc.publisher.placePereira
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.es
dc.subjectRenta fija
dc.subjectMachine learning
dc.subjectBonos soberanos y corporaticos
dc.subjectValoración de activos
dc.subjectInversión
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectRentabilidad
dc.subject.keywordFixed income
dc.subject.keywordBonds
dc.subject.keywordValuation
dc.subject.keywordInvestment
dc.subject.keywordAlgorithms
dc.subject.keywordProfitability
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembINVERSIONES - EVALUACIÓN
dc.subject.lembREDES NEURALES (COMPUTADORES)
dc.subject.lembBOLSA DE VALORES - COLOMBIA
dc.titleEvaluation of investment alternatives in the Colombian bonds Market Using Machine Learning Algoritms
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 3 de 3
No hay miniatura disponible
Nombre:
SergioDaniel_GomezPlaza_2025.pdf
Tamaño:
722.89 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de grado
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
formulario_autorizacion_publicacion_obras.pdf
Tamaño:
604.08 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Formulario de autorización de publicación de obras
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Carta de aprobación de trabajo de grado - Biblioteca.pdf
Tamaño:
96.91 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de aprobación de tesis de grado
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.5 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Administración Financiera (tesis)