Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc

Descripción del Articulo

El análisis de regresión lineal, es una herramienta sumamente importante en el mundo de las Finanzas, debido a que permite realizar proyecciones y pronósticos de una variable dependiente explicada por una o más variables independientes. El objetivo de este trabajo, fue determinar una ecuación que pe...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Brenes González, Humberto Antonio
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/32345
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/32345
https://doi.org/10.5377/reice.v5i10.5535
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Regresión lineal simple
Variable dependiente
Variable independiente
Coeficiente betas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00
Descripción
Sumario:El análisis de regresión lineal, es una herramienta sumamente importante en el mundo de las Finanzas, debido a que permite realizar proyecciones y pronósticos de una variable dependiente explicada por una o más variables independientes. El objetivo de este trabajo, fue determinar una ecuación que permitiera estimar el precio promedio mensual de las acciones de la empresa Facebook, Inc., a través de un modelo de regresión lineal simple. Los coeficientes betas estimados para el modelo fueron significativos tanto para la constante como para la pendiente, medidos a través de la prueba estadística t. Así mismo, se realizó la prueba global de significancia de los coeficientes betas, determinada a través de la prueba estadística F, esta resultó ser sumamente significativa, lo cual, permitió la validación del modelo.
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).