La complejidad del mercado bursátil latinoamericano a partir de un modelo autómata celular conductual

Páginas 199-223.

Autores:: Talero Sarmiento, Leonardo Hernán
Duarte Duarte, Juan Benjamín
Garcés Carreño, Laura Daniela

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2017

Institución:: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Repositorio:: RiUPTC: Repositorio Institucional UPTC

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Estas series son analizadas a partir de su comportamiento estadístico, el ajuste de retornos y la estimación de su grado de complejidad. Este último es contrastado posteriormente con el nivel de complejidad obtenido mediante la simulación de un mercado bursátil artificial, y se concluye que los mercados latinoamericanos, a pesar de presentar diferencias, suelen tener tendencias similares, ya que su grado de complejidad no puede ser pronosticado por un modelo autómata celular conductual basado netamente en la imitación.The aim of this research is to evaluate the complexity level of Latin-American stock market using a cellular automaton model. For this purpose six indexes are studied: COLCAP, IPSA, MERVAL, MEXBOL, SPBLPGPT and IBOV respectively, during the period 2004 and 2016. The series are analyzed from their statistical behavior, adjustment of returns and estimation of its complexity. The last one is contrasted with the complexity level obtained simulating an artificial stock market model. Concluding that although Latin-American stock markets present differences they have similar tendencies and their complexity level cannot be predicted by a purely behavioral cellular automaton model.Esta pesquisa visa avaliar o nível de complexidade do mercado da América Latina através da construção de um modelo de autômato celular; para isto e feito o estúdio de seis series de ações; COLCAP, IPSA , MERVA, MEXBOL , SPBLPGPT e IBOV entre 2004-2016: Estas séries são analisados a partir do seu comportamento estatístico, o ajuste de retornos e estimativa da sua complexidade. Este último é então contrastado com o nível de complexidade obtida através da simulação de um mercado de ações artificial, concluindo que os mercados da América Latina, apesar de ter diferenças, muitas vezes têm tendências semelhantes e que a sua complexidade não pode ser prevista por um modelo de autômato celular puramente comportamental.Bibliografía y webgrafía: páginas 221-223Artículo de investigación revisado por pares académicosArtículos clasificados en Journal of Economic Literature JEL: C63, G02.application/pdfspaUniversidad Pedagógica y Tecnológica de ColombiaCopyright (c) 2017 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.uptc.edu.co/index.php/cenes/article/view/5421/5669La complejidad del mercado bursátil latinoamericano a partir de un modelo autómata celular conductualThe Complexity of Latin-American Stock Market using a Behavioral Cellular Automaton ModelComplexidade do mercado de ações da America Latina através de um modelo autômato celular comportamentalArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Mercado bursátilMercadeo - InvestigacionesPolítica económicaMercado de valores - América Latina - 2004-2016Autómatas celulares - Investigación de mercadosFinanzas conductualesPrincipios subyacentesTécnicas computacionalesModelado y simulaciónAtman, A. P. F. & Gonçalves, B. A. (2012). Influence of the Investor’s Behavior on the Complexity of the Stock Market. Brazilian Journal of Physics, 42(1–2), 137–145. https://doi.org/10.1007/s13538-011-0057-7Aysen, M. (2015). Argentina y su desarrollo posterior a la crisis financiera. Problemas del Desarrollo, 46(180), 151–174. Recuperado de http://doi. org/10.1016/S0301-7036(15)72123-1Bakker, L., Hare, W., Khosravi, H. & Ramadanovic, B. (2010). A Social Network Model of Investment Behaviour in the Stock Market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389(6), 1223–1229. Retrieved from http:// doi.org/10.1016/j.physa.2009.11.013Bartolozzi, M. & Thomas, A. W. (2005). Stochastic Cellular Automata Model for Stock Market Dynamics. Physical Review, 73, 1–17.Blasco de Las Heras, N. & Santamaría, R. (1994). Memoria a largo plazo en el mercado de valores español: una aproximación a través del análisis R/S. Investigaciones Económicas, 28(3), 571–583. 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