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Redes neuronales en la predicción del signo de acciones chilenas: LAN, SQM y Enersis

Seminario: Redes neuronales en la predicción del signo de acciones chilenas: LAN, SQM y Enersis

Sergio Zuloaga M.,Luis Aguilera A. / Marcelo Gonzalez A.

2010

Abstract

El objetivo de este documento es mostrar la utilidad de los modelos de redes neuronales en la determinación de un modelo multivariado dinámico que maximice el porcentaje de predicción del signo. Con valores semanales, correspondientes al período del 04 de noviembre de 2004 al 31 de diciembre de 2009, probamos la existencia de capacidad predictiva del signo de los modelos de redes neuronales aplicado a algunas acciones chilenas SQM (Sociedad Química y Minera de Chile S.A.), ENERSIS S.A. y LAN S.A. y comparamos estos resultados con los obtenidos mediante la técnica Buy & Hold. Los modelos de redes neuronales tuvieron una mejor capacidad predictiva del signo de las variaciones semanales de las acciones SQM, LAN y ENI. Los resultados de la prueba de acierto direccional de Pessaran & Timmermann (1992) indicaron que los modelos elaborados a partir de redes neuronales presentaron una capacidad predictiva estadísticamente significativa. A su vez, estos modelos obtuvieron la mayor rentabilidad acumulada en el período extramuestral con las acciones seleccionadas.

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