Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / No disponible a texto completo / El estudio realizado analiza la eficiencia de modelos predictivos multivariados
basados en técnicas de Algoritmo Genético, Redes Neuronales y Lógica Borrosa.
Específicamente, en este estudio se determina la capacidad predictiva de los
modelos analizando para ello el porcentaje de predicción del signo (PPS),
comparación de la rentabilidad promedio que se obtendría con una estrategia de
inversión activa versus una estrategia pasiva o Buy & Hold y la significancia
estadística.
Para el análisis se utiliza la variación del precio del fin de semana que han
experimentado los ADR1 que son transados en la bolsa de Nueva York por BHP
Billiton Limited para el período comprendido entre Abril de 2002 a Diciembre de
2006.
El mejor modelo a recomendar se establece teniendo en cuenta que un PPS
extramuestral mayor al 60% es un porcentaje de acierto significativo en el signo
de la variación del precio, que la rentabilidad del modelo debe estar por sobre la
rentabilidad Buy & Hold y además considerando la significancia estadística
obtenida
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/112075 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Arancibia V., Natalia, Soto A., Patricia |
| Contributors | Parisi F., Antonino, Escuela de Postgrado, Economía y Negocios |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
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