Desempenho da Bolsa Mexicana de Ações Após a Crise de 2008: Aplicação da Mineração de Dados

Autores

  • Eliseo Ramírez Reyes Universidad Nacional Autónoma de México image/svg+xml
  • Arturo Morales Castro Universidad Nacional Autónoma de México image/svg+xml
  • Néstor Juan Sanabria Landazábal Universidad Autónoma del Caribe image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.15665/dem.v18i(1).2246

Resumo

Diferentes modelos de previsão de aprendizado de máquina são explorados para analisar o desempenho da Bolsa de Valores do México (PQI) após a crise de 2008. Esses modelos demonstraram uma boa capacidade prognóstica para abordagens multivariáveis e univariáveis, devido às suas características não paramétricas. . As variáveis selecionadas foram: Índice Médio Industrial Dow Jones (DJIA), CPI, Reservas Internacionais (IR), CETES28, taxa de câmbio USDMX, (M1) e risco soberano de inadimplência do México (MRDS). Os modelos foram avaliados com MAPE e comparados com modelos de regressão linear (LR) e redes neurais (NN). Os resultados mostram que os modelos têm desempenho semelhante de acordo com as porcentagens de erro que apresentaram.

Biografia do Autor

  • Eliseo Ramírez Reyes, Universidad Nacional Autónoma de México

    Facultad de Contaduría y Administración

Publicado

2020-01-13

Edição

Secção

ARTIGOS RESULTADOS DA PESQUISA

Como Citar

Desempenho da Bolsa Mexicana de Ações Após a Crise de 2008: Aplicação da Mineração de Dados. (2020). Dimensión Empresarial, 18((1). https://doi.org/10.15665/dem.v18i(1).2246

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