Predicciones de models econométricos y redes neuronales: el caso de la acción de Suraminv

• Autores: Jaime Enrique Arrieta Bechara, Juan Camilo Torres Cruz, Hermilson Velásquez Ceballos
• Localización: Semestre económico, ISSN-e 0120-6346, Vol. 13, Nº. 25, 2010, págs. 95-109
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Prediçoes de modelos econométricos e redes neuronais: o caso a açao de Sursminv
  • Econometric and neural network model forecasts: the case of Suraminv sock
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• Resumen
  • español

    El objetivo del presente estudio radica en construir algunos modelos estadísticos, econométricos y de inteligencia artificial que permitan realizar predicciones sobre el comportamiento de mercado de la acción de SURAMINV (Suramericana de Inversiones S. A.). Se obtuvo evidencia a favor de la utilización de modelos econométricos y de inteligencia artificial construidos a partir de componentes principales, los cuales permiten lograr predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastando la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otros desarrollados sobre el tema, en el sentido de que más que lograr un buen pronóstico in sample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existencia de data snooping y, por tanto, suministrando información que puede ser aprovechada en estrategias de negociación.

  • português

    O objetivo do presente estudo radica em construir alguns modelos estadísticos, econométricos e de inteligência artificial que permitam realizar perdições sobre o comportamento de mercado da ação de SURAMINV. Encontrou se evidencia a favor da utilização de modelos econométricos e de inteligência artificial construídos a partir de componentes principais, os quais permitem lograr predições sobre o comportamento diário da ação de SURAMIVN, contrastando a hipótese da teoria de eficiência débil de mercado. O trabalho vai mais ala que outros desenvolvidos sobre o tema, no sentido de que mais que lograr um bom prognóstico in sample, controlando assim a existência de data snooping e por tanto subministrando informação que pode ser aproveitada em estadísticas de negociação.

  • English

    The purpose of this paper is to construct statistical, econometric and artificial intelligence models that permit market behavior forecasts of the SURAMINV stock. Evidence was found in favor of using econometric and artificial intelligence models constructed form main components that enable the daily behavior of the SURAMINV stock contrasting with the market´s weak efficiency theory. The paper goes further than others that relate to the same topic in the sense that instead of looking for a good in sample forecast, it looks for out of sample results, controlling this way snooping data and therefore providing information that can be used in negotiation strategies.