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Modelos de Redes Neuronales aplicado en la predicción del signo de los fondos de AFP Cuprum

Seminario: Modelos de Redes Neuronales aplicado en la predicción del signo de los fondos de AFP Cuprum

Mauricio Alarcon J. / Marcelo Gonzalez A.

2014

Abstract

Con 246 observaciones y 245 variaciones o retornos semanales de días viernes, correspondientes al período comprendido entre el 09 de mayo de 2003 y el 16 de mayo de 2008, se analizó la eficiencia de la Red Neuronal Ward para predecir el signo de las variaciones semanales de los valores cuota de los multifondos pertenecientes a AFP Cuprum S.A. Los mejores modelos producidos por la Red Neuronal, obtuvieron un PPS de 84,4% en su calidad de extramuestral para el Fondo E. El 60% de los modelos obtuvieron un PPS sobre el 64% objetivo. En base a lo anterior se concluyó que al utilizar una Red Neuronal Ward como estrategia activa de inversión, hay evidencia empírica que la técnica presenta capacidad predictiva en el Porcentaje de Predicción de Signos sobre el valor cuota de los multifondos previsionales de A.F.P. Cuprum S.A., así como también que la técnica es capaz de determinar los mejores Fondos en cuanto a PPS, rentabilidad de la técnica activa sobre la pasiva y significancia estadística a través del Test DA.

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