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Pronóstico del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC) usando modelos de inferencia difusa

Arango Londoño, Adriana (2013) Pronóstico del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC) usando modelos de inferencia difusa. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia, Medellín.

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Resumen

Resumen: El pronóstico de índices de mercados de valores es un insumo necesario para tomar decisiones adecuadas de inversión. En este sentido, estudios recientes han señalado la influencia de los indicadores de los principales mercados bursátiles y de otros indicadores económicos sobre los índices de los mercados emergentes. El primer objetivo de este trabajo es determinar si el valor esperado de los rendimientos logarítmicos del Índice General de la Bolsa (IGBC) puede ser explicado por el comportamiento de los rendimientos logarítmicos del S&P500, NASDAQ, el precio del petróleo WTI y la tasa representativa del mercado. El segundo objetivo es comparar la precisión del pronóstico cuando se consideran los siguientes tipos de modelos: regresión lineal múltiple, ANFIS, Hyfis y redes neuronales autorregresivas con variables explicativas. Los resultados muestran que el pronóstico más preciso es obtenido con una red neuronal autorregresiva que usa como entradas el NASDAQ, el S&P500,el precio del petróleo WTI, las interacciones del NASDAQ, el S&P500 y el precio del petróleo WTI con la tasa representativa del mercado y las interacciones del NASDAQ y el S&P500 con el precio del petróleo WTI . Además se concluye que la influencia de las variables explicativas sobre el índice no es lineal, Abstract: In this article, the daily Colombian exchange market index (IGBC) is forecasted using linear models, artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems with the aim of evaluate the accuracy of the forecasts when nonlinear models are used.In addition, we evaluate the explanatory power of other international market indexes, oil prices and exchange rates. Our findings are the following: first, an autoregressive neural network better captures the behavior of the IGBC in comparison with linear and adaptive neuro-fuzzy models; second, the preferred explanatory variables are able to explain complex properties as heteroskedasticity and non-normality of the residuals. And third, it is necessary consider as inputs not only the explanatory variables alone but also their interactions

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Velásquez Henao, Juan David
Información adicional:Magister en Ingeniería Administrativa
Palabras clave:IGBC, Predicción, Lógica difusa, Redes neuronales, Regresión no lineal, ANFIS, HyFIS, Linear regression, Financial prediction, Nonlinear models
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 65 Gerencia y servicios auxiliares / Management & public relations
Unidad administrativa:Sede Medellín > Facultad de Minas > Escuela de Ingeniería de la Organización
Código ID:9546
Enviado por : Biblioteca Sede Medellín Universidad Nacional de Colombia
Enviado el día :03 Julio 2013 13:04
Ultima modificación:03 Julio 2013 13:04
Ultima modificación:03 Julio 2013 13:04
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