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dc.creatorArrieta Bechara, Jaime Enriquespa
dc.creatorTorres Cruz, Juan Camilospa
dc.creatorVelásquez Ceballos, Hermilsonspa
dc.date.accessioned2014-10-22T20:09:22Zspa
dc.date.available2014-10-22T20:09:22Zspa
dc.date.created2009-12-31
dc.identifierhttp://revistas.udem.edu.co/index.php/economico/article/view/277spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11407/1052
dc.descriptionEl objetivo del presente estudio radica en construir algunos modelos estadísticos, econométricos y de inteligencia artificial que permitan realizar predicciones sobre el comportamiento de mercado de la acción de SURAMINV (Suramericana de Inversiones S. A.). Se obtuvo evidencia a favor de la utilización de modelos econométricos y de inteligencia artificial construidos a partir de componentes principales, los cuales permiten lograr predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastando la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otros desarrollados sobre el tema, en el sentido de que más que lograr un buen pronóstico in sample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existencia de data snooping y, por tanto, suministrando información que puede ser aprovechada en estrategias de negociación.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Medellínspa
dc.relationhttp://revistas.udem.edu.co/index.php/economico/article/view/277/260spa
dc.rightsCopyright (c) 2014 Semestre Económicospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceSemestre Económico; Vol. 12, núm. 25 (2009); 95-109spa
dc.source2248-4345spa
dc.source0120-6346spa
dc.subjectRed neuronal artificial (RNA)spa
dc.subjectinteligencia artificialspa
dc.subjectmodelos econométricosspa
dc.subjectanálisis de componentes principales (ACP)spa
dc.subjecteficiencia de mercadospa
dc.titlePredicciones de modelos econométricos y redes neuronales: el caso de la acción de SURAMINVspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article


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