Predicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV : redes neuronales y modelos econométricos

Vista sencilla de ítem
dc.audienceGeneralspa
dc.contributor.authorArrieta Bechara, Jaime Enriquespa
dc.contributor.authorTorres Cruz, Juan Camilospa
dc.contributor.authorVelásquez Ceballos, Ermilsonspa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Finanzasspa
dc.date.accessioned2012-11-02T15:09:32Z
dc.date.available2012-11-02
dc.date.available2012-11-02T15:09:32Z
dc.date.issued2009
dc.descriptionEl 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.spa
dc.description63 p.spa
dc.description.abstractThe 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.spa
dc.identifier.local332.632 A775
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/256
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectTrabajo intelectual. Universidad EAFITspa
dc.subjectTesis. Maestría en Finanzasspa
dc.subjectRed neuronal artificial (RNA)spa
dc.subjectAnálisis de componentes principales (ACP)spa
dc.subjectMercado de acciones en Colombiaspa
dc.subject.ddcFinancial economicsspa
dc.subject.ddcInvestment and investmentsspa
dc.subject.ddcForms of investmentspa
dc.subject.ddcSecurities, real estate, commoditiesspa
dc.subject.keywordIntellectual work. Universidad EAFITeng
dc.subject.keywordThesis. Master's Degree in Financeeng
dc.subject.keywordArtificial neural network (ANN)eng
dc.subject.keywordPrincipal components analysis (PCA)eng
dc.subject.keywordStock market in Colombiaeng
dc.subject.lembMODELOS ECONOMETRICOSspa
dc.subject.lembREDES NEURALES (COMPUTADORES)spa
dc.subject.lembBOLSA DE VALORES - COLOMBIAspa
dc.titlePredicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV : redes neuronales y modelos econométricosspa
dc.typemasterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
JuanCamilo_TorresCruz_2009.pdf
Tamaño:
1.03 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
18 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Ciencias en Finanzas (tesis)