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Predicción de precios del petróleo a través del análisis de noticias y machine learning
(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2024-03-01) Velazco Orihuela, Miguel Angel; Alcalá Durand, María Fernanda; emipsanchez; Quintanilla Carranza, Andrea; Sobrino Macias, María Fernanda; Escuela de Gobierno y Transformación Pública; Sede EGAP Santa Fe
Los cambios en el ´ámbito internacional ejercen diversas influencias sobre distintas industrias, y comprender cuáles son los mías relevantes es crucial para la toma de decisiones y la formulación de estrategias mías efectivas. El presente trabajo se enfoca en analizar los eventos globales, particularmente aquellos de ´índole geopolítica, con el objetivo de prever las fluctuaciones en los precios del petróleo, específicamente la referencia WTI (West Texas Intermediate). La predicción de estos precios se basa en algoritmos de aprendizaje automático, los cuales buscan identificar patrones que permitan anticipar movimientos bruscos al alza o a la baja. Además, se emplea un análisis exhaustivo de noticias provenientes de diversas regiones y fuentes de información, como la BBC, New York Times, entre otras, con el fin de anticipar las tendencias del mercado que podrían influir en las decisiones a corto plazo. El objetivo principal es establecer acciones y estrategias que permitan mitigar los impactos de estos cambios en el mercado, proporcionando así un marco para una toma de decisiones más informada y eficaz en el sector del petróleo.

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