Predicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV : redes neuronales y modelos econométricos
Fecha
2009
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The current study shows evidence that using statistical, econometric and artificial intelligence models it is possible to predict the daily stock price fluctuations of SURAMINV, in contrast with the weak form of efficient-market hypothesis. This study goes beyond similar ones in that besides achieving a good in sample forecast, it also aims at evaluating out of sample results. Additionally it controls the possibility of data snooping and therefore evaluates the true potential of taking advantage of the results. Furthermore, the forecasts obtained are used to analyze through negotiation systems the possibility of gaining extraordinary returns with regard to the Buy & Hold strategy.
Descripción
El presente estudio presenta evidencia de que con la utilización de modelos estadísticos, econométricos y de inteligencia artificial es posible predecir el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastando la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otros del tema en el sentido en que más que lograr un buen pronóstico in sample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existencia de data snooping y por tanto evaluando la verdadera factibilidad de aprovechar estos resultados. Además, a partir de estas predicciones y usando sistemas de negociación se evalúa la posibilidad de obtener rendimientos extraordinarios sobre la estrategia Buy & Hold.
63 p.
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Palabras clave
Trabajo intelectual. Universidad EAFIT, Tesis. Maestría en Finanzas, Red neuronal artificial (RNA), Análisis de componentes principales (ACP), Mercado de acciones en Colombia