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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Barrera Herrera, Jorge
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.
id 2617-2143_cf9e25148cf9cdffa002f262a0bd7fbf
oai_identifier_str oai:ojs.csi.unmsm:article/9043
network_acronym_str 2617-2143
repository_id_str .
network_name_str Revista UNMSM - Pensamiento crítico
spelling En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?Barrera Herrera, JorgeMercados de capitalesHipótesis de eficiencia de los mercados de capitalesCaminata aleatoriaFinanzas conductivistasAlgoritmos genéticosRedes neuronales artificiales.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.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Económicas2007-07-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/904310.15381/pc.v7i0.9043Pensamiento Crítico; Vol 7 (2007); 157-172Pensamiento Crítico; Vol. 7 (2007); 157-1722617-21431728-502Xreponame:Revista UNMSM - Pensamiento críticoinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/9043/7877Derechos de autor 2007 Jorge Barrera Herrerahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2021-06-01T18:20:25Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
title En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
spellingShingle En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
Barrera Herrera, Jorge
Mercados de capitales
Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales
Caminata aleatoria
Finanzas conductivistas
Algoritmos genéticos
Redes neuronales artificiales.
title_short En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
title_full En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
title_fullStr En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
title_full_unstemmed En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
title_sort En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
dc.creator.none.fl_str_mv Barrera Herrera, Jorge
author Barrera Herrera, Jorge
author_facet Barrera Herrera, Jorge
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Mercados de capitales
Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales
Caminata aleatoria
Finanzas conductivistas
Algoritmos genéticos
Redes neuronales artificiales.
topic Mercados de capitales
Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales
Caminata aleatoria
Finanzas conductivistas
Algoritmos genéticos
Redes neuronales artificiales.
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description 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.
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007-07-16
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artículo revisado por pares
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/9043
10.15381/pc.v7i0.9043
url https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/9043
identifier_str_mv 10.15381/pc.v7i0.9043
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/econo/article/view/9043/7877
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2007 Jorge Barrera Herrera
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2007 Jorge Barrera Herrera
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Económicas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Económicas
dc.source.none.fl_str_mv Pensamiento Crítico; Vol 7 (2007); 157-172
Pensamiento Crítico; Vol. 7 (2007); 157-172
2617-2143
1728-502X
reponame:Revista UNMSM - Pensamiento crítico
instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
reponame_str Revista UNMSM - Pensamiento crítico
collection Revista UNMSM - Pensamiento crítico
instname_str Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron_str UNMSM
institution UNMSM
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1701389733554290688
score 13.7211075
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).