Estimación de probabilidades representativas del mundo real: importancia de los sesgos conductuales

Ricardo Crisóstomo

CNMV Documentos de Trabajo from CNMV- Comisión Nacional del Mercado de Valores - Departamento de Estudios y Estadísticas

Abstract: El estudio muestra cómo separar los sesgos de sentimiento de las expectativas racionales mejora significativamente la consistencia y precisión de las estimaciones probabilísticas. Utilizando datos desde 1994 a 2017, se analizan 15 modelos estocásticos con diferentes preferencias de riesgo y, en todos los casos, se observa que un simple ajuste por sentimiento mejora sustancialmente la capacidad de predicción de los modelos. Los resultados son robustos ante diferentes métodos de evaluación, hipótesis de preferencia de riesgo y calibraciones de sentimiento, demostrando que los ajustes de sentimiento se pueden utilizar de manera eficaz para pronosticar la evolución del precio de los activos. Análisis adicionales confirman que las funciones de densidad representativas del mundo real generan mejoras respecto a densidades recalibradas conforme a errores pasados e incrementan la capacidad predictiva de los modelos en los que la aversión al riesgo se estima de forma dinámica a partir de los precios de las opciones.

Keywords: Sentimiento; estimación de densidades; evaluación de pronósticos; options data; finanzas conductuales (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C14 C52 C53 G12 G13 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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