Apoyo al proyecto: "Las redes neuronales artificiales como método para la predicción de rentabilidades en el mercado accionario colombiano”, validación del modelo aplicado

Es una idea que nace debido a la variabilidad de los mercados financieros, a su estado cambiante, a la incertidumbre que generan para los inversionistas en el mercado y ante la inexistencia de modelos que permitan predecir con mayor exactitud rentabilidades en el mercado accionario. Las inversiones en la bolsa de valores y mas exactamente en la renta variable es visto por la mayoría de las personas como un negocio al cual no se tiene fácil acceso ya sea por el numero reducido de acciones que cotizan en ella, o por los montos que en esta se transan que son muy pequeños a comparación de las grandes bolsas mundiales; estas razones hacen que este tipo de inversiones sean aun mas inciertas y riesgosas de lo que ya son por la naturaleza del mercado, entonces se trata es de brindar herramientas que brinden mas certeza a la hora de pronosticar. En los últimos años se han buscado sistemas que ayuden a la toma de decisiones y que no solo se basen en información cuantitativa sino que también tengan la capacidad de procesar información cualitativa, que se parezcan mas a la representación de lo que es el cerebro humano y a su forma de procesar los datos. Lo que se intenta hacer es a partir de las redes neuronales artificiales se tomen las características básicas de la estructura neuronal de cerebro para crear sistemas que lo imiten y de esta manera poder hacer un modelo que minimice el margen de error y que ayude a estructurar un portafolio con las mejores acciones del mercado accionario colombiano para tomar decisiones y lograr minimizar el riesgo y maximizar la rentabilidad a un nivel dado de error aprovechando sus característicos y propiedades para la predicción, calculo y análisis. Debido a que el mercado accionario a mostrado una gran semejanza con el comportamiento del cerebro humano al no poder predecir con certeza la reacción que se va a tener en un futuro ante cualquier tipo de información se ha tratado de construir un modelo por medio de las redes neuronales artificiales que reduzca el nivel de error y nos arroje respuestas con una mayor certeza que los modelos tradicionales mas utilizados y que desde luego sea aplicable al mercado accionario Colombiano. De esta manera se pretende colaborar al proyecto de investigación que desarrollan los profesores Jaime Rico y María Eugenia Serrano de la facultad de Ingeniería Financiera de la UNAB “Las redes neuronales como herramienta de pronostico en las finanzas: predicción de la rentabilidad de acciones para la estructuración de portafolios de inversión en Colombia”, además de profundizar en el conocimiento de nuevas herramientas que para todo Ingeniero Financiero es primordial ya que permite estar a la vanguardia en un mercado global y cada vez mas competido, en donde el manejo de la información y los instrumentos que tengamos para procesarla van a permitir tomar mejores decisiones.

• Autores: Quintero Méndez, Carlos Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/18573
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/18573
• Palabra clave: Financial engineering; Financial analysis; Financial managenment; Innovation; Quantitative information; Stock exchange; Stock market; Returns; Applied model; Financial markets; Análisis financiero; Ingeniería financiera; Gestión financiera; Bolsa de valores; Mercado de valores; Mercados financieros; Innovación; Información cuantitativa; Rentabilidades; Modelo aplicado
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/