Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último año

En el presente trabajo, se determina que modelo estadístico es mejor para el pronóstico de los rendimientos de las acciones financieras Colombianas (Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) y Banco Davivienda Pf (DVI_p)), comprendido en un periodo entre el 02 de agosto de 2019 y el 31 de julio d...

Full description

Autores:
Mora Adan, Paula Andrea
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Classic time series models
Bayesian time series models
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Bayesian analysis
Econometric methods
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Riesgo (Finanzas) -- Métodos estadísticos -- Casos -- Colombia -- 2019-2020
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Análisis Bayesiano -- Casos -- Colombia -- 2019-2020
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Modelos de series de tiempo clásicos
Modelos de series de tiempo bayesiano
Pronóstico
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description En el presente trabajo, se determina que modelo estadístico es mejor para el pronóstico de los rendimientos de las acciones financieras Colombianas (Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) y Banco Davivienda Pf (DVI_p)), comprendido en un periodo entre el 02 de agosto de 2019 y el 31 de julio de 2020. Se comparan modelos aplicados a series con un modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA), unido de un modelo de Autocorrelación Condicional Heterocedástica (ARCH), un modelo Autorregresivo Generalizado Condicional Heterocedastico (GARCH), y un modelo Exponencial Generalizado Autoregresivo Condicionalmente Heterocedastico (EGARCH), frente a un modelo dinámico polinomial de primer orden. Los datos se obtuvieron del portal financiero Grupo Aval, trabajando con 242 datos. Como resultado se obtuvo que los modelos clásicos (GARH, EGARCH) pronosticaron mejor que el modelo polinomial de primer orden, para las tres acciones mencionadas en el periodo de tiempo establecido.
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Repositorio Institucionalhttp://hdl.handle.net/11634/31657reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn el presente trabajo, se determina que modelo estadístico es mejor para el pronóstico de los rendimientos de las acciones financieras Colombianas (Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) y Banco Davivienda Pf (DVI_p)), comprendido en un periodo entre el 02 de agosto de 2019 y el 31 de julio de 2020. Se comparan modelos aplicados a series con un modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA), unido de un modelo de Autocorrelación Condicional Heterocedástica (ARCH), un modelo Autorregresivo Generalizado Condicional Heterocedastico (GARCH), y un modelo Exponencial Generalizado Autoregresivo Condicionalmente Heterocedastico (EGARCH), frente a un modelo dinámico polinomial de primer orden. Los datos se obtuvieron del portal financiero Grupo Aval, trabajando con 242 datos. Como resultado se obtuvo que los modelos clásicos (GARH, EGARCH) pronosticaron mejor que el modelo polinomial de primer orden, para las tres acciones mencionadas en el periodo de tiempo establecido.In this work, it is determined that statistical model is best for forecasting the yields of Colombian financial shares(Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) and Banco Davivienda Pf (DVI_p), Models applied to series are compared with an Integrated Self-Regresive Moving Average model (ARIMA), joined from a model of (ARCH), a Heterocedastic Conditional Generalized Self-Regresive Model (GARCH), and a Conditionally Heterocedastic Self-Regulating Generalized Exponential Model (EGARCH), versus a first-order polynomial dynamic model. The data was obtained from the financial portal Grupo Aval, working with 242 data. As a result it was obtained that the classic models (GARH, EGARCH) predicted better than the first-order polynomial model, for the three shares mentioned in the set time period.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último añoClassic time series modelsBayesian time series modelsForecastStocksYieldsBayesian analysisEconometric methodsFirst order polynomial modelRiesgo (Finanzas) -- Métodos estadísticos -- Casos -- Colombia -- 2019-2020Finanzas -- Estadísticas -- Casos -- Colombia -- 2019-2020Análisis Bayesiano -- Casos -- Colombia -- 2019-2020Métodos econométricos -- Casos -- Colombia -- 2019-2020Modelos de series de tiempo clásicosModelos de series de tiempo bayesianoPronósticoAccionesRendimientosModelo Arima-ArchModelo Arima-GarchModelo Arima-EgarchTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáArellano,M. (2001) Introducción al Análisis Clásico de Series de Tiempo.,[En linea] Disponible en: https: //ciberconta. unizar.es/leccion/seriest/100.HTMMartha Garcia, Aura Jalal, Luis Garzón, Jorge López (2013) Métodos para predecir índices bursátiles., Scielo, (37), 51-82. [Fecha de consulta 14 de Agosto de 2020]. ISSN 1657-4206. Disponible en: http: //www.scielo.org.co/pdf/ecos/v17n37/v17n37a3.pdfGil-Gómez de Liaño, Beatriz, & Pascual-Ezama, David (2012) La metodología Delphi como técnica de estudio de la validez de contenido. , Anales de Psicología, 28(3), 1011-1020.[Fecha de consulta 14 de Agosto de 2020]. ISSN: 0212-9728. Disponible en: https: //www.redalyc.org/articulo.oa?id=167/16723774041Marisol Valencia, S. R. (2014) MÉTODOS DE PRONÓSTICOS - CLÁSICOS Y BAYESIANOS CON APLICACIONES., ISBN: 978-958-46- 4735-1Luis Mariano Rodriguez, & José Simón Fermin (2016) Mercado eficiente y caminata aleatoria en la bolsa de valores de caracas. , [Linea], Scielo, 31(12).[Fecha de consulta 14 de Agosto de 2020]. ISSN 0378-1844. Disponible en: http: //ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0378- 18442006001200012Juan Manuel Gutiérrez Cárdenas (2018) Predicción de precios de acciones de bolsa de valores utilizando support vector regression., [Documento], [Fecha de consulta 14 de Agosto de 2020]. Disponible en: https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/handle/ulima/6973/ C%C3%A1ceres_Chian_V%C3%ADctor_Andr%C3%A9s_Edgar d.pdfsequence=1&isAllowed=ySerra, Á. C.(2006) La estadística frecuentista y la estadistica inferencial. El teorema de Bayes. Recuperado de:https://www.revistaseden.org/files/7-CAP 207.pdfMoral Enrique(2010) Econometría: ¿Bayesiano o Frecuentista?. 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