En El Perú se Pueden Modelar y Predecir los Rendimientos Accionarios?

Abstract

Las redes neuronales artificiales (RNA) se han convertido en un importante instrumento para modelar y predecir los rendimientos accionarios y por ende para evaluar la eficiencia del mercado de capitales (HEM). Debido a que son modelos que incorporan variables no lineales (característica de la mayoría de las series económicas y financieras) funcionan mejor que los modelos estadísticos tradicionales, como las regresiones lineales o modelos Box-Jenkins (Camino Aleatorio). Es este artículo se dan algunos alcances sobre investigaciones de verificación de las hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales y las ventajas de la utilización de los modelos de redes neuronales artificiales (RNA), principalmente para la predicción de tendencias de precios.

Keywords

• mercados de capitales
• hipótesis de eficiencia de los mercados de capitales
• caminata aleatoria
• finanzas conductivistas
• algoritmos genéticos
• redes neuronales artificiales.