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Simón Sosvilla Rivero, Fernando Fernández, Julián Andrada Félix
Este trabajo evalúa la relevancia empírica en mercados cambiarios de un tipo de predictores no lineales denominados predictores por analogías. Para ello, a partir de datos diarios correspondientes al tipo de cambio dólar-euro, se examina su bondad predictiva durante el año 2001, obteniéndose que se comportan marginalmente mejor que los predictores lineales como el ARIMA o el modelo de paseo aleatorio, al tiempo que se constata que tales predictores no lineales contienen información útil que no está presente en la predicción del paseo aleatorio. Además, los predictores por analogías superan netamente a los modelos lineales a la hora de predecir la dirección del movimiento en la cotización y generan reglas de compraventa que mejoran las ganancias derivadas de otras técnicas chartistas alternativas.
