La finalidad de la presente tesis es el estudio y la posterior aplicación de la metodología de la entropía de permutación y otros conceptos de la teoría de la información a series temporales del ámbito de las finanzas, así como también el desarrollo de criterios y modelos matemáticos para evaluar como estos operadores se relacionan con las series a analizar.
La teoría de la información brinda herramientas de gran utilidad para el análisis, la caracterización y la clasificación de procesos estocásticos y en particular, series de tiempo. Entre estas herramientas se destacan la medida de entropía como punto de partida inicial, ya que a partir de esta se desprenden una gran cantidad de operadores que brindan la posibilidad de capturar otras particularidades o facetas de las series a analizar.
La gran mayoría de estas medidas requieres una función de probabilidad asociada con la serie a estudiar, en esta tesis se optó por utilizar la función de Bandt y Pompe para el cálculo de la función de probabilidad.
Esta función extrae información de la estructura temporal de la serie, capturando principalmente la relación ordinal entre los elementos de la serie, sin ningún tipo de procesamiento o transformación de la misma. A la entropía de esta función se la denomina como entropía de permutación