Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / través de la historia hemos visto como en el mundo se han desarrollado diversas técnicas de predicción con el propósito de obtener resultados más acertados sobre fenómenos futuros. Dichos esfuerzos nacen por las necesidades de las personas que buscan el disminuir lo más posible el riesgo sobre futuras situaciones o en la toma de decisiones.
A través de la historia también hemos visto como las personas ha intentado de diversas maneras predecir eventos futuros tomando como base la mayor cantidad posible de información con el único propósito de tratar de predecir con mayor exactitud.
En las finanzas hemos visto expuestas una diversidad de técnicas que predicen el futuro, las cuales en su mayoría tienen como común denominador que los elementos que suceden cotidianamente, no son aleatorios y que por el contrario pueden utilizarse para predecir el futuro en base a tendencias. Estas técnicas son las que ha ayudado través de los años a infinidad de personas dentro y fuera de las finanzas a tomar una decisión cuando de inversiones se trata.
Como en todo, nos ha tocado ver diferentes técnicas que son muy pobres en sus resultados en cuanto a la exactitud de predicción y está técnica pude no ser la excepción, sin embargo lo que esta técnica nos puede proveer es el identificar cuáles son las variables más importantes a introducir para que influyan de manera preponderante en la variable de salida y por consiguiente nos puede asegurar una mejor predicción. Dicho de otra manera el planteamiento del problemas resultará clave para la capacidad predictiva.
Un factor que vale la pena mencionar es que el modelo utiliza la información para determinar con mayor certeza las predicciones futuras. Es por eso que se han implementado técnicas en donde le modelo va agregando datos a medida que transcurre le factor tiempo y con esto lo hace más real.
El estudio tiene por objetivo determinar el tamaño optimo de rolling, que maximice la eficiencia de un modelo ARIMAX medida a través del porcentaje de predicción de signos, medir la robustez de los resultados obtenidos, comparando la rentabilidad de estas estrategias de inversión con la de una estrategia pasiva, comprar mantener o “buy and hold” en los distintos escenarios (elegidos aleatoriamente), a fin de medir la importancia económica de los resultados y el cumplimiento o no de la hipótesis de mercados eficientes (Fama 1970), donde la eficiencia significa que el mercado refleja completa y correctamente toda la información relevante para la determinación de los precios de los activos.
De acuerdo con esto último, si los precios accionarios reflejaran instantáneamente toda la información relevante para la toma de decisiones, éstos cambiarían rápidamente ante la aparición de nueva información. Luego, debido a que el surgimiento de nueva información es de carácter aleatorio, los cambios registrados por los precios accionarios también lo serían, invalidando el uso del análisis técnico ya que, en dicha situación, una regla de transacción basada únicamente en las series de precios históricos no puede ganar beneficios mayores que aquellos generados por una simple estrategia de comprar y mantener o “buyand hold” (Jensen & Benington, 1970) dado series anules. Por el contrario, varios estudios han concluido que existe evidencia significativa de que los precios accionarios no siguen un camino aleatorio y muestran que los retornos accionarios son predecibles en algún grado.
Como todo en la vida existe controversia por las personas que creen en las predicciones así como otras personas que están en desacuerdo con las mismas, entonces al momento de explicar la predictibilidad de las variaciones de los retornos accionarios se postulan dos argumentos alternativos: (a) los mercados son ineficientes y los precios de los activos se mueven alrededor de su valor fundamental, y (b) en los mercados eficientes y la predictibilidad de las variaciones puede ser explicada por un equilibrio en los retornos.
Al margen de la controversia presentada en el párrafo anterior, al observar los modelos que examinan la importancia de la información contenida en las secuencias de precios, Brown & Jennings (1989) y Grundy & McNichols (1989) consideraron modelos de expectativas racionales en los cuales un único precio no revela la información subyacente, pero una secuencia de precios de activos sí lo hace, demostrando que el análisis técnico de patrones de precios puede ser valioso ya que facilita el aprendizaje de los traders.
Como resultado tenemos que la predicción de los retornos accionarios es una forma bien aceptada actualmente en las finanzas, las preguntas apuntan hacia cómo usar la información de una manera óptima para predecir la evolución futura de los precios de los activos y transar en los mercados.
El presente estudio tiene por objetivo específico el enfocarnos a un inversionista que quiere colocar o retirar su capital en forma semanal en el ADR de la empresa mexicana CEMEX, tomando como estrategia en la toma de decisión, los resultados proporcionados por el modelo de predicción, el cual utiliza información públicamente disponible. Lo anterior, con la finalidad de medir la robustez de los resultados obtenidos y compararlos con tres estrategias de inversión pasiva (“buy and hold”).
En este modelo, la base a utilizar es un multivariante autoregresivo, en donde se buscaran las diversas combinaciones de variables que contengan la mayor aportación de información para el pronóstico, así como encontrar el óptimo de Rolling en semanas que maximice la eficacia del modelo minimizando los errores. Se asume que el inversionista utiliza solamente información pública para generar los pronósticos, que las transacciones efectuadas no influyen en el comportamiento de precios y que establece su inversiones semanalmente. Se deberá considerar que los resultados podrán ser utilizados como evidencia independiente adicional a los modelos existentes de predicción.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/142035 |
| Date | 01 1900 |
| Creators | Jasso Ayala, José Luis |
| Contributors | Parisi Fernández, Antonino |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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