En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?
DOI:
https://doi.org/10.15381/pc.v7i0.9043Keywords:
Mercados de capitales, Hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales, Caminata aleatoria, Finanzas conductivistas, Algoritmos genéticos, Redes neuronales artificiales.Abstract
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.Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2007 Jorge Barrera Herrera
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
THE AUTHORS RETAIN THEIR RIGHTS:
a. The authors retain their trademark and patent rights, and also on any process or procedure described in the article.
b. The authors retain the right to share, copy, distribute, execute and publicly communicate the article published in Pensamiento Crítico (for example, place it in an institutional repository or publish it in a book), with recognition of its initial publication in Pensamiento Crítico.
c. The authors retain the right to make a subsequent publication of their work, to use the article or any part of it (for example: a compilation of their works, notes for conferences, thesis, or for a book), provided they indicate the source of publication (authors of the work, journal, volume, number and date).