Modelos predictivos del retorno del precio del oro mediante machine learning y simulación estocástica para la estimación del tenor de corte en minería subterránea

Jaramillo Rojas, Sebastián

Maestría en Administración Financiera · 2026

Modelos predictivos del retorno del precio del oro mediante machine learning y simulación estocástica para la estimación del tenor de corte en minería subterránea

Jaramillo Rojas, SebastiánAsesor: Almonacid Hurtado, Paula María

Solo ficha. El repositorio marca este trabajo como «Acceso restringido»: el PDF no es público, así que aquí no hay texto para leer. Ver la ficha en el repositorio.

Palabras clave

Cut-off grade Mining Returns Stochastic models Machine learning Minería Modelos estocásticos Retornos Tenor de corte

Tesauro de su biblioteca

ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS - COLOMBIA ADMINISTRACIÓN FINANCIERA - COLOMBIA MINERÍA - ASPECTOS ECONÓMICOS ORO - INDUSTRIA Y COMERCIO

Handle: 10784/38066
Acceso: Acceso restringido
Texto: no disponible
Tipo: Tesis de Maestría
Título: Magíster en Administración Financiera
Escuela: Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
Departamento: Área de Mercados y Estrategia Financiera
Sede: Medellín
Idioma: español

Citar

APA 7

Jaramillo Rojas, S. (2026). Modelos predictivos del retorno del precio del oro mediante machine learning y simulación estocástica para la estimación del tenor de corte en minería subterránea [Tesis de maestría, Universidad EAFIT]. Repositorio institucional. https://hdl.handle.net/10784/38066

ICONTEC

JARAMILLO ROJAS, Sebastián. Modelos predictivos del retorno del precio del oro mediante machine learning y simulación estocástica para la estimación del tenor de corte en minería subterránea. Tesis de maestría. Medellín: Universidad EAFIT, 2026. Disponible en: https://hdl.handle.net/10784/38066

BibTeX

@mastersthesis{jaramillo2026,
  author = {Jaramillo Rojas, Sebastián},
  title = {{Modelos predictivos del retorno del precio del oro mediante machine learning y simulación estocástica para la estimación del tenor de corte en minería subterránea}},
  school = {Universidad EAFIT},
  year = {2026},
  url = {https://hdl.handle.net/10784/38066}
}

Armada con los datos del repositorio: revísala antes de entregarla. Para citar una página, ábrela en el lector.