Return to search

Algoritmos genéticos versus filtro del Kalman en la predicción de acciones e índices norteamericanos

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / Utilizando valores de cierres semanales, correspondientes al período comprendido entre el 28 de
Agosto de 2000 al 14 de Agosto de 2006, se analiza la eficiencia de modelos multivariables
dinámicos, optimizados por algoritmos genéticos y filtro de kalman, para predecir el signo de las
variaciones semanales en la cotización bursátil de GE, GM, IBM, UTX, VZ, DJI e IPC. Los
resultados fueron comparados con los de un modelo AR(1) y de un modelo multivariable
ARIMAX(2,2,2). Los mejores modelos producidos por el algoritmo genético arrojaron un
porcentaje de predicción de signo (PPS), para un conjunto extramuestral de 52 datos semanales, de
un 77%, 71%, 81%, 75%, 75%, 81% y 77%, para las acciones GE, GM, IBM, UTX, VZ, DJI e IPC,
respectivamente. La capacidad predictiva resultó significativa en cada una de las acciones, de
acuerdo al test de acierto direccional de Pesaran & Timmerman (1992). Al analizar el PPS de los
modelos de filtro de kalman, se encontró que estos fueron menores, resultando significativos en el
caso de GE, GM, IBM, UTX y DJI. Por otro lado, el PPS de los modelos AR(1), se encontró que
estos fueron no significativos para todas las acciones en estudio. Los modelos multivariables
ARIMAX(2,2,2) registraron un PPS más alto que, los de filtro de kalman para el caso de UTX e
IPC, siendo el primero no significativo. Además, los modelos construidos por el algoritmo genético
generaron en promedio el mayor retorno acumulado corregido por riesgo, medido por los índices de
Sharpe y Treynor, a excepción de GM e IPC, donde la rentabilidad más alta fue registrada por el
modelo de filtro de kalman. Los resultados se confirman en las series generadas a través de un
proceso bootstrap. De esta manera, se presenta evidencia de que, para el caso norteamericano, los
modelos de algoritmos genéticos pueden predecir el cambio direccional del precio, junto con
generar mayores retornos que un modelo ingenuo y una estrategia buy & hold. Lo anterior apoya las
conclusiones del estudio de Leung, Daouk y Chen (2000), según el cual la predicción de la
dirección del movimiento puede arrojar mayores ganancias de capital que la proyección del valor de
cierre.

Identiferoai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/134964
Date05 1900
CreatorsAsenjo Wilkins, Felipe
ContributorsParisi Fernández, Antonino, Escuela de Postgrado, Economía y Negocios
PublisherUniversidad de Chile
Source SetsUniversidad de Chile
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
TypeTesis
RightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/

Page generated in 0.0789 seconds