Predición del la variación del IPSA : comparación de tres modelos

Abstract

En el presente estudio se evaluaron tres modelos para predecir el signo de la variación del IPSA, los cuales fueron regresión lineal, Support Vector Machines (SVM) y redes neuronales utilizando el software de data mining RapidMiner. Las variables explicativas utilizadas fueron los rezagos semanales de los retornos del IPSA, del Dow Jones y tipo de cambio USDCLP. Con estos datos se obtuvo que los modelos no lineales poseen un rendimiento levemente superior a la regresión lineal, obteniendo un 76,6% versus un 76% respectivamente. Adicionalmente se probaron distintas proporciones muestrales de entrenamiento y de prueba de los datos, obteniendo en todas estas, porcentajes de predicción sobre el 70% y con pequeñas variaciones entre ellas. Finalmente se realizó el test de Pesaran y Timmermann (1992) entregando evidencia de que todos los modelos pueden predecir en algún grado la dirección de signo del IPSA.