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Modelos de algoritmos geneticos y redes neuronales en la prediccion del signo de variacion del IPSA
Autor | dc.contributor.author | Parisi Fernández, Antonino | |
Fecha ingreso | dc.date.accessioned | 2007-12-17T19:40:45Z | |
Fecha disponible | dc.date.available | 2007-12-17T19:40:45Z | |
Fecha de publicación | dc.date.issued | 2004 | |
Cita de ítem | dc.identifier.citation | Revista Estudios de Administración | en |
Identificador | dc.identifier.uri | https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/127325 | |
Resumen | dc.description.abstract | Este estudio analiza la capacidad de los modelos multivariados dinamicos recursivos construidos a traves de algoritmos geneticos y de las redes neuronales recursivas para predecir el signo de las variaciones semanales del IPSA. Los datos corresponden al periodo comprendido entre el 14 de julio de 1997 y el 9 de diciembre de 2002. Los modelos analizados fueron evaluados en 60 series generadas por un proceso block-bootstrap. Los resultados senalan que la red ward tendria mayor capacidad que el modelo de algoritmos geneticos y el modelo naive para predecir el signo de las variaciones del IPSA, que esta capacidad predictiva seria significativa, y que una estrategia de trading basada en las senales de compraventa dadas por este modelo permitin'an obtener retomos relativamente mas altos. Se destaca que la red ward y el modelo de algoritmos geneticos superaron, en promedio, a la estrategia buy and hold, aun cuando se considero un costo por transaccion equivalente al 0,1 % del monto transado. | en |
Idioma | dc.language.iso | es | en |
Publicador | dc.publisher | Jorge Gregoire | en |
Serie | dc.relation.ispartofseries | Volumen 11 | en |
Palabras claves | dc.subject | Algoritmos Geneticos | en |
Título | dc.title | Modelos de algoritmos geneticos y redes neuronales en la prediccion del signo de variacion del IPSA | en |
Tipo de documento | dc.type | Artículo de revista |
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