Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / En el presente estudio se evaluaron tres modelos para predecir el signo de la variación del IPSA, los cuales fueron regresión lineal, Support Vector Machines (SVM) y redes neuronales utilizando el software de data mining RapidMiner. Las variables explicativas utilizadas fueron los rezagos semanales de los retornos del IPSA, del Dow Jones y tipo de cambio USDCLP. Con estos datos se obtuvo que los modelos no lineales poseen un rendimiento levemente superior a la regresión lineal, obteniendo un 76,6% versus un 76% respectivamente. Adicionalmente se probaron distintas proporciones muestrales de entrenamiento y de prueba de los datos, obteniendo en todas estas, porcentajes de predicción sobre el 70% y con pequeñas variaciones entre ellas. Finalmente se realizó el test de Pesaran y Timmermann (1992) entregando evidencia de que todos los modelos pueden predecir en algún grado la dirección de signo del IPSA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/115079 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Arroyo Campos, Patricio, Ormazábal Caris, Claudio |
| Contributors | Gregoire Cerda, Jorge, Facultad de Economía y Negocios, Escuela de Economía y Administración |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | CC0 1.0 Universal, http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ |
Page generated in 0.0019 seconds