Desempenho da Bolsa Mexicana de Ações Após a Crise de 2008: Aplicação da Mineração de Dados
DOI:
https://doi.org/10.15665/dem.v18i(1).2246Resumo
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.
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