Algoritmos genéticos y modelos multivariados recursivos en la predicción de índices bursátiles de América del Norte: IPC, TSE, Nasdaq y DJI
Con valores de cierre semanales, correspondientes al periodo del 7 de abril de 1998 al 14 de abril de 2003, analizamos la eficiencia de los modelos multivariados dinámicos, elaborados a partir de algoritmos genéticos recursivos,para predecir el signo de las variaciones semanales de los índices bursá...
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Fondo de Cultura Económica
2004
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Con valores de cierre semanales, correspondientes al periodo del 7 de abril de 1998 al 14 de abril de 2003, analizamos la eficiencia de los modelos multivariados dinámicos, elaborados a partir de algoritmos genéticos recursivos,para predecir el signo de las variaciones semanales de los índices bursátiles
IPC, TSE, Nasdaq y DJI. Los resultados fueron comparados con los de un modelo AR(1) y de un modelo multivariado elaborado de manera aleatoria. Los
mejores modelos producidos por el algoritmo genético obtienen un porcentaje de predicción de signo (PPS) de 59, 60, 59 y 59%, para los índices IPC,Nasdaq, TSE y DJI, respectivamente. La capacidad predictiva resultó significativa en cada uno de los índices, de acuerdo con la prueba de acierto direccional de Peseran y Timmer man (1992). Al analizar el PPS de los modelos
AR(1) se encontró que éstos fueron menores, resultando significativos únicamente en el caso del Nasdaq. Los modelos multivariados dinámicos elaborados de manera aleatoria presentaron el PPS más bajo (excepto en el índice
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de 10%. Además, los modelos elaborados por el algoritmo genético generaron el mayor rendimiento acumulado, excepto en el caso del Nasdaq, en el que la rentabilidad más alta fue obtenida por el modelo AR(1). Al efectuar
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