Decisiones financieras en escenarios estáticos y dinámicos en el mercado de acciones

Abstract

Las finanzas conductuales son aquellas que se diferencian de las finanzas tradicionales, en que los agentes presentan sesgos cognitivos, pudiendo repercutir en el mercado. Esta memoria se centra específicamente en el mercado de las acciones. En este último se evalúa si la toma de decisiones en compra/venta de acciones varía al contar con más información (información secuencial) al poder invertir cada día, comparado a escenarios en que se puede solo invertir en una única oportunidad al inicio de un período. Este problema es abordado, en primera instancia, a través de una simulación y, posteriormente, mediante un experimento online, en el cual se implementa un simulador de bolsa de acciones, con diez acciones del mercado de acciones de New York (NYSE) de empresas de capitalización pequeña (small cap stocks). La simulación se lleva a cabo en Python, donde se simulan tres escenarios de compras distintos: escenario aleatorio, escenario en bajada y escenario en subida, donde se compran acciones aleatoriamente, que bajaron sus precios o los subieron, respectivamente. De aquí se concluye que el escenario y grupo con mejor rendimiento es el que compra/vende acciones todos los días en el escenario subida y, el peor, es el mismo grupo en el escenario en bajada. En el escenario aleatorio, ambos grupos, tanto el que compra solo el primer día como el que lo hace todos los días tienen rendimientos similares. El experimento es llevado a cabo con N=900 personas, Pese a problemas en su implementación, se puede concluir que las personas del grupo que puede invertir todos los días compran las acciones que suben su valor y venden las que bajan su valor, lo que se asimila al escenario en subida de la simulación. Además, se puede ver que la única diferencia entre los grupos es la asignación, pues no hay diferencias significativas en las compras del primer día ni en factores demográficos. Para trabajos futuros se propone correr nuevamente el experimento con los problemas corregidos para así obtener un resultado confiable. También se propone para la simulación agregar más variables que se acerquen más a inversiones reales.