En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
Descripción del Articulo
Las redes neuronales artificiales (RNA) se han convertido en un importante instrumento para modelar y predecir los rendimientos accionarios y por ende para evaluar la eficiencia del mercado de capitales (HEM). Debido a que son modelos que incorporan variables no lineales (característica de la mayorí...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2007 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revista UNMSM - Pensamiento crítico |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/9043 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/9043 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Mercados de capitales Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales Caminata aleatoria Finanzas conductivistas Algoritmos genéticos Redes neuronales artificiales. |
| Sumario: | Las redes neuronales artificiales (RNA) se han convertido en un importante instrumento para modelar y predecir los rendimientos accionarios y por ende para evaluar la eficiencia del mercado de capitales (HEM). Debido a que son modelos que incorporan variables no lineales (característica de la mayoría de las series económicas y financieras) funcionan mejor que los modelos estadísticos tradicionales, como las regresiones lineales o modelos Box-Jenkins (Camino Aleatorio). Es este artículo se dan algunos alcances sobre investigaciones de verificación de las hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales y las ventajas de la utilización de los modelos de redes neuronales artificiales (RNA), principalmente para la predicción de tendencias de precios. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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