Datos de trabajo

linepun02.gif (204 bytes) Título: ESTRATEGIAS TÉCNICAS EN EL IGM BASADAS EN REDES NEURONALES.
Fichero del trabajo: pulse aqui
Tipo: Comunicación
Área: G.3. Métodos econométricos.
Autores: Christian González Martel Fernando Fernández Rodríguez
Resumen: En este trabajo analizamos las predicciones sobre los rendimientos en el Indice General de la Bolsa de Madrid., obtenidas mediante una red neuronal feedfoward.
Dicho análisis se realiza desde el doble punto de vista estadístico y económico.
Desde el punto de vista estadístico, la calidad predictiva se evalúa mediante el uso de estadísiticos tales como el tanto por ciento de aciertos en los signos de los rendimientos. Para contrastar si dichas predicciones mejoran, de forma significativa, a las del modelo de paseo aleatorio se hace uso del contraste de Pesaran y Timmermann.
Desde el punto de vista económico, las predicciones se evalúan por medio de su capacidad de generar beneficios al ser empleadas en una estrategia técnica comparando los rendimientos obtenidos con la simple estrategia «buy and hold». Finalmente se procede a calcular la tasa de beneficio neto ideal y el ratio de Sharpe.