Técnicas estadísticas y computacionales para extraer factores de riesgo sistemático subyacentes: un estudio comparativo en la Bolsa Mexicana de Valores

Este artículo compara las técnicas de reducción de dimensionalidad o de extracción de características: Análisis de Componentes Principales, Análisis Factorial, Análisis de Componentes Independientes y Análisis de Componentes Principales basado en Redes Neuronales, las cuales son usadas para extraer...

Full description

Autores:

Ladrón de Guevara-Cortés, Rogelio
Torra-Porras, Salvador
Monte-Moreno, Enric

Tipo de recurso:

Article of investigation

Fecha de publicación:

2021

Institución:

Universidad Católica de Colombia

Repositorio:

RIUCaC - Repositorio U. Católica

Idioma:

eng

OAI Identifier:

oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/29450

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/10983/29450
https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.v13.n2.2021.9

Palabra clave:

Neural networks principal component analysis
Independent component analysis
Factor analysis
Principal component analysis
Mexican stock exchange
Análisis de componentes principales basado en redes neuronales
Análisis de componentes independientes
Análisis factorial
Análisis de componentes principales
Bolsa mexicana de valores

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openAccess

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Rogelio, Salvador Torra Porras, Enric Monte Moreno - 2021