Predicciones de modelos econométricos y redes neuronales: el caso de la acción de SURAMINV

Jaime Enrique Arrieta Bechara (), Juan Camilo Torres Cruz () and Hermilson Velasquez

Revista Semestre Económico, 2010

Abstract: El objetivo del presente estudio radica en construir algunos modelos estadísticos, econométricosy de inteligencia artificial que permitan realizar predicciones sobre el comportamientode mercado de la acción de SURAMINV (Suramericana de Inversiones S. A.).Se obtuvo evidencia a favor de la utilización de modelos econométricos y de inteligenciaartificial construidos a partir de componentes principales, los cuales permiten lograrpredicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastandola hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otrosdesarrollados sobre el tema, en el sentido de que más que lograr un buen pronóstico insample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existenciade data snooping y, por tanto, suministrando información que puede ser aprovechada enestrategias de negociación.

Keywords: Red neuronal artificial (RNA); inteligencia artificial; modelos econométricos; análisis decomponentes principales (ACP); eficiencia de mercado. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C51 C53 G11 G14 G17 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2010
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