En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?

Autores/as

  • Jorge Barrera Herrera Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima

DOI:

https://doi.org/10.15381/pc.v7i0.9043

Palabras clave:

Mercados de capitales, Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales, Caminata aleatoria, Finanzas conductivistas, Algoritmos genéticos, Redes neuronales artificiales.

Resumen

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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Publicado

2007-07-16

Cómo citar

Barrera Herrera, J. (2007). En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?. Pensamiento Crítico, 7, 157–172. https://doi.org/10.15381/pc.v7i0.9043

Número

Sección

Artículos