Este trabajo se centra en el estudio y aplicación del Modelo Aditivo Generalizado el cual intenta aprovechar las ventajas del enfoque paramétrico y no paramétrico de otros modelos. Por esta razón, primero realizamos un breve resumen del Modelo Lineal Generalizado. A continuación, introducimos el Modelo Aditivo Generalizado y su estructura, caracterizada por el uso de funciones suaves sobre las variables explicativas que permite relaciones no lineales entre éstas y la variable objetivo. Con el fin de obtener dichas funciones suaves, recopilamos diferentes técnicas, entre las que destaca el uso de los splines de regresión cúbicos, haciendo hincapié en las diferencias de las mismas. Seguidamente, introducimos el concepto de criptomoneda y comentamos los problemas que presenta su modelización estadística. Por último, haciendo uso del software estadístico R, comprobamos si la implementación de las técnicas descritas pueden ser beneficiosas a la hora de tomar decisiones relacionadas con la comercialización de las criptomonedas.

This work is focused on the study and application of the Generalized Additive Model which tries to take advantage of the parametric and non-parametric approach of other models. For this reason, we first make a brief summary of the Generalized Linear Model. Next, we introduce the Generalized Additive Model and its structure, characterized by the use of smooth functions on the independent variables that allow non-linear relationships between them and the response variable. In order to obtain these smooth functions, we compile different techniques, among which the cubic regression splines stand out, emphasizing their differences. Next, we introduce the concept of cryptocurrency and discuss the problems presented by its statistical modeling. Finally, using the statistical software R, we check whether the implementation of the techniques described can be beneficial when making decisions related to the commercialization of cryptocurrencies.

Universidad de Sevilla. Grado en Estadística