Técnicas avanzadas para la predicción de la variación del precio de la acción de BHP Billiton

Abstract

El estudio realizado analiza la eficiencia de modelos predictivos multivariados basados en técnicas de Algoritmo Genético, Redes Neuronales y Lógica Borrosa. Específicamente, en este estudio se determina la capacidad predictiva de los modelos analizando para ello el porcentaje de predicción del signo (PPS), comparación de la rentabilidad promedio que se obtendría con una estrategia de inversión activa versus una estrategia pasiva o Buy & Hold y la significancia estadística. Para el análisis se utiliza la variación del precio del fin de semana que han experimentado los ADR1 que son transados en la bolsa de Nueva York por BHP Billiton Limited para el período comprendido entre Abril de 2002 a Diciembre de 2006. El mejor modelo a recomendar se establece teniendo en cuenta que un PPS extramuestral mayor al 60% es un porcentaje de acierto significativo en el signo de la variación del precio, que la rentabilidad del modelo debe estar por sobre la rentabilidad Buy & Hold y además considerando la significancia estadística obtenida