Pronóstico bursátil, aplicando redes neuronales y un modelo GARCH
Un caso para México
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La intención del libro es acercar de una forma sencilla y clara una de las metodologías que ha creado gran expectativas en el sector financiero desde inicios de los 90 s, nos referimos a las redes neuronales artificiales. Su manejo y comprensión se ha dificultado en México, debido a que la literatura va dirigida a sectores como la Ingeniería y Robótica. Por ende, los softwares son altamente especializados y casi inaccesibles para quienes no cuentan con una formación en lenguajes computacionales. Por lo que, el trabajo pretende guiar a los lectores no solo con conceptos básicos en el ca...
La intención del libro es acercar de una forma sencilla y clara una de las metodologías que ha creado gran expectativas en el sector financiero desde inicios de los 90 s, nos referimos a las redes neuronales artificiales. Su manejo y comprensión se ha dificultado en México, debido a que la literatura va dirigida a sectores como la Ingeniería y Robótica. Por ende, los softwares son altamente especializados y casi inaccesibles para quienes no cuentan con una formación en lenguajes computacionales. Por lo que, el trabajo pretende guiar a los lectores no solo con conceptos básicos en el campo sino que se explica la elaboración de la red paso a paso en el software de Mathematica 6.0 ®, como herramienta de pronóstico para índices bursátiles. La aplicación utilizada en el trabajo es solo una de toda la gama de cobertura de las redes en las finanzas. En esencia solo se aplica la red más conocida Backpropagation o el Perceptron Multicapa, como un aproximador de funciones para el índice deprecios y cotizaciones (IPC) de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV). Adicionalmente, se elabora un modelo GARCH en el software de EVIEW5.0®, mostrando las diversas pantallas para su elaboración.
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