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Después de más de 200 años del nacimiento del mercado de valores en la ciudad de New York, USA (1792), los inversionistas siguen buscando la mejor manera de poder predecir el comportamiento de los rendimientos de los activos para maximizar sus ganancias. Bachelier (1900) incorporó al movimiento Browniano como un elemento que, siendo aleatorio, nos ayudaría a modelar mejor el comportamiento de las series de tiempo de los rendimientos. Desafortunadamente, las desventajas al incorporar el Browniano incluyen suponer que los rendimientos de las acciones se comportan como log normales. Este trabajo propone el uso de una modelación distinta a la que sólo incluye distribución normal utilizando los rendimientos de un grupo de activos de la New York Stock Exchange, New York, USA. Se aplica una aproximación propuesta por Sanjiv Das (1998) originalmente aplicada a las tasas de interés, para la obtención de la función de verosimilitud para el caso de once activos pertenecientes al NYSE y las series del 1 de enero de 1994 al 31 de diciembre de 2004.
After more than 200 years since the birth of the stock market in the city of New York, USA (1792), investors are looking for the best way to predict the behavior of the asset returns to maximize their profits. Bachelier (1900) did use the Brownian motion as a random element that would help us to have better models to forecast behavior of returns series. Unfortunately, the use of the Brownian motion have disadvantages: for example, we have to assume that the asset returns behave like log - normal. This paper proposes the use of a different modelling which includes normal distribution using the returns of a group of assets of the New York Stock Exchange, in New York, USA. An approach of Sanjiv Das (1998) which was first applied to the interest rates, is used in obtaining the likelihood function for the case of eleven assets belonging of the New York Stock Exchange using corresponding data from January 1st, 1994 to December 31th, 2004.
