Predicciones de modelos econométricos y redes neuronales: el caso de la acción de SURAMINV

El objetivo del presente estudio radica en construir algunos modelos estadísticos, econométricos y de inteligencia artificial que permitan realizar predicciones sobre el comportamiento de mercado de la acción de SURAMINV (Suramericana de Inversiones S. A.). Se obtuvo evidencia a favor de la utilización de modelos econométricos y de inteligencia artificial construidos a partir de componentes principales, los cuales permiten lograr predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastando la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otros desarrollados sobre el tema, en el sentido de que más que lograr un buen pronóstico in sample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existencia de data snooping y, por tanto, suministrando información que puede ser aprovechada en estrategias de negociación

Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito

A pesar del escepticismo del mundo académico sobre los avances de la inteligencia artificial, las redes neuronales han abierto un campo de exploración bursátil que aún tiene mucho por investigar. Atendiendo a las ventajas del uso de las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) y a su capacidad para estimar modelos no lineales, en este artículo se muestra la aplicación de las redes neuronales a la cuantificación del riesgo de crédito. Además, se hace el desarrollo teórico de los fundamentos básicos de las redes neuronales. Para presentar las metodologías de medición de riesgo de crédito basados en redes neuronales, y aplicarlas a la base de datos de una cartera comercial, fue necesario elaborar un análisis exploratorio de cada una de las variables e investigar la correlación entre ellas. El objetivo del análisis es encontrar algunas relaciones para grupos determinados de la población, de acuerdo con sus características particulares. Por tanto, se cruzan variables de cada cliente, del crédito y del comportamiento contra la variable default (fallidos y no fallidos). Variable que establece un procedimiento de clasificación, y permite determinar las ponderaciones necesarias y, además, establece la probabilidad de fallido

Influential Article Review - Assessment Of Estimation Strategies in the Stock Market

This paper examines the financial market. We present insights from a highly influential paper. Here are the highlights from this paper: Forecasting stock market returns is one of the most effective tools for risk management and portfolio diversification. There are several forecasting techniques in the literature for obtaining accurate forecasts for investment decision making. Numerous empirical studies have employed such methods to investigate the returns of different individual stock indices. However, there have been very few studies of groups of stock markets or indices. The findings of previous studies indicate that there is no single method that can be applied uniformly to all markets. In this context, this study aimed to examine the predictive performance of linear, nonlinear, artificial intelligence, frequency domain, and hybrid models to find an appropriate model to forecast the stock returns of developed, emerging, and frontier markets. We considered the daily stock market returns of selected indices from developed, emerging, and frontier markets for the period 2000–2018 to evaluate the predictive performance of the above models. The results showed that no single model out of the five models could be applied uniformly to all markets. However, traditional linear and nonlinear models outperformed artificial intelligence and frequency domain models in providing accurate forecasts. For our overseas readers, we then present the insights from this paper in Spanish, French, Portuguese, and German

Técnicas de lógica difusa en la predicción de índices de mercados de valores: una revisión de literatura.

El pronóstico de índices de mercados de valores es una tarea importante en ingeniería financiera, porque es una información necesaria para la toma de decisiones. Este estudio tiene como objetivo evaluar el estado del arte en el progreso del pronóstico del mercado de valores, usando metodologías basadas en sistemas de inferencia borrosa y redes neuronales neuro-difusas, enfatizando el caso del Índice General de la Bolsa de Colombia (IGBC). Se empleó la revisión sistemática de literatura para responder cuatro preguntas de investigación. Existe una tendencia importante sobre el uso de las metodologías basadas en inferencia difusa para predecir los índices de los mercados de valores, explicada por la precisión del pronóstico en comparación con otras metodologías tradicionales. La mayoría de las investigaciones se enfocan en metodologías de “series de tiempo difusas” y ANFIS, pero, hay otras aproximaciones prometedoras que no han sido evaluadas aún. Existe un vacío de investigación en el caso del mercado accionario colombiano

Inteligencia Artificial en los mercados financieros. Consecuencias y aplicaciones.

Treballs Finals del Grau d'Economia i Estadística. Doble titulació interuniversitària, Universitat de Barcelona i Universitat Politècnica de Catalunya. Curs: 2019-2020. Tutor: Salvador Torra Porras(cast) El término inteligencia artificial es hoy en día un concepto con el que mucha gente ya está familiarizada. En realidad, empieza a estar presente en todas las facetas del mundo. Ya sea de una manera consciente o no, la sociedad del siglo XXI está ya intrínsecamente ligada a los procesos informáticos y a los sistemas automatizados de inteligencia artificial. Se pueden encontrar numerosas aplicaciones en el mundo real de sistemas de inteligencia artificial y machine learning en campos como la medicina, los deportes, la economía o los negocios. La implantación de estos sistemas y, en especial, su auge, se debe al gran crecimiento en cuanto a la disponibilidad de datos que ha experimentado nuestra sociedad de la información. Este tipo de aplicaciones de IA aprovechan este gran volumen de datos para extraer toda la información posible de ellos y, de esta manera, ayudar a elaborar tareas que requieren de una cierta inteligencia humana pero que se han conseguido trasladar a los sistemas informáticos. Desde el proceso de obtención de datos personales que hacen las compañías detrás de las redes sociales, hasta los sistemas de perfilado que tienen los bancos o las compañías de seguros, los sistemas de IA afectan a la vida de cada ser humano en la sociedad globalizada en la que vivimos actualmente, seamos conscientes de ello o no. En el presente trabajo se pretende elaborar un estudio sobre un sector concreto como lo es el sector financiero. Este sector es uno de los pilares fundamentales de los sistemas económicos actuales y juegan un papel clave en todas las esferas sociales, desde las grandes compañías hasta los principales agentes de consumo, las familias. A causa del papel fundamental e indispensable en la sociedad del siglo XXI de este sector, en el presente trabajo se pretende analizar el impacto que tienen las aplicaciones actuales de inteligencia artificial y sistemas basados en técnicas de machine learning en el sector financiero. En primer lugar se analiza la evolución de la IA desde una perspectiva histórica para posteriormente detallar ejemplos de aplicaciones actuales de IA en el sector financiero. Con el contexto actual en mente se pretende indagar en las consecuencias directas (y que ya están teniendo lugar) de estas aplicaciones, así como analizar desde un prisma económico los potenciales efectos que puede tener la aplicación de la IA en el mundo de las finanzas de continuar su implantación con los ritmos actuales. Anticipando un crecimiento casi exponencial, se proponen distintos problemas que pueden aparecer en un futuro desde perspectivas micro y macro económicas. Posteriormente se desarrollan distintas aplicaciones de machine learning relacionadas con el sector financiero, en especial con la inversión en mercados de activos. Se construye un modelo conceptual de predicción de la dirección de movimiento del precio de cierre de un stock y se analizan distintos tipos de modelos/herramientas de ML con los que construirlo. También se elabora otro tipo de aplicación con redes neuronales recurrentes o profundas (tipo LSTM) sobre los precios de cierre de los activos financieros. Con el objetivo de comparar las distintas herramientas con las que se construyen los modelos de predicción de la dirección de movimiento, se analizan los resultados y se desarrollan las conclusiones a las que se llega, tanto respecto al futuro del desarrollo de la IA en el sector financiero como respecto a los modelos creados

Inteligencia artificial en los servicios financieros

Artículo de revistaEl uso de herramientas de inteligencia artificial está proliferando en los últimos tiempos en todos los sectores de la economía, debido, entre otras cuestiones, al creciente volumen de datos digitales y al aumento de la capacidad computacional. La aplicación de estas herramientas a la provisión de servicios financieros puede derivar en importantes beneficios no solo para las entidades, sino también para la sociedad en su conjunto. El presente artículo enumera algunos de ellos, así como los casos de uso más destacados, por parte tanto de las entidades financieras como de los propios bancos centrales. Asimismo, se señalan las principales limitaciones que presenta esta tecnología y las implicaciones que pueden tener para el buen funcionamiento del sistema financiero

La baja utilización de tecnología blockchain e inteligencia artificial en los bancos argentinos

La nueva ola de transformación digital que está impactando de forma considerable en las organizaciones, los procesos y las tecnologías actuales de los sistemas de información, incluye, entre otras, las analíticas avanzadas potenciadas por la inteligencia artificial y la utilización de tecnología blockchain. Dadas las características propias de estas tecnologías, el potencial impacto en el sector bancario es desconocido. Sin embargo, es probable que el desarrollo futuro del sistema financiero se base principalmente en el perfeccionamiento de los usos de estas herramientas tecnológicas. El presente trabajo, tiene por objetivo analizar el uso de estas nuevas tecnologías por parte de las entidades bancarias argentinas, con la finalidad de conocer el estadio del proceso de transformación digital en que está inmerso el sistema financiero de Argentina. Para abordar el objetivo propuesto, se realiza un análisis empírico, de carácter cualitativo, de información financiera y societaria de las entidades bancarias listadas en Bolsas y Mercados Argentinos (ByMA), con el fin de indagar en qué medida revelan la utilización de dichas tecnologías. Para ello, se realiza un análisis documental sobre estados financieros, memorias, reseñas informativas, reportes de gobierno corporativo y actas de directorio, presentados a la Comisión Nacional de Valores (CNV) por un conjunto de empresas emisoras seleccionadas. Del análisis realizado se desprenden pocas referencias al uso de las nuevas tecnologías, lo que representa indicios de que el sector bancario local se encuentra transitando la primera etapa de su proceso de transformación digital.Instituto de Investigaciones y Estudios Contable

Sistema difuso para la evaluación de un modelo de riesgo de mercado en un portafolio de deuda pública en Colombia

El riesgo de mercado se define como la posibilidad de incurrir en pérdidas económicas debido a las fluctuaciones de los precios de mercado de los activos (Superintendencia Financiera de Colombia, 1995) -- En la actualidad existen diversas metodologías para identificar, medir, controlar y monitorear ese riesgo; sin embargo, dichas técnicas no siempre logran captar los movimientos adversos de los factores asociados con el mismo, ya sea por la incertidumbre inherente a los datos, por la imposibilidad de cuantificarlos o por la complejidad computacional de los modelos -- El presente trabajo busca incorporar el criterios de expertos a un modelo de valor en riesgo, VaR, por simulación histórica, para un portafolio de deuda pública colombiana, mediante la aplicación de sistemas de inteligencia artificial o de inferencia basados en lógica difusa, utilizando software el modelación matemática MATLAB® -- Para el trabajo se consultaron varios autores en las áreas de inteligencia artificial, riesgos y auditoría, con el fin de incorporar variables no tenidas en cuenta por un modelo VaR por simulación histórica, pero que tienen un efecto directo sobre el comportamiento del portafolio y, por lo tanto, sobre los niveles de riesgo de mercado asumidos, escogiendo de manera complementaria diferentes niveles de exposición al riesg

Modelación Financiera

A menudo los ejecutivos o Chief Executive Officer CEO, de las compañías hacen uso de herramientas financieras que contribuyan a la toma de decisiones para el desarrollo de estrategias de negocios “exitosas”, planificar y evaluar decisiones financieras de inversión, entre otros; sin embargo, en un mundo complejo existen algunos factores como la incertidumbre, la flexibilidad y la volatilidad, que inciden al momento de tomar las correspondientes decisiones. Los CEOs utilizan los modelos financieros para realizar negociaciones, valoraciones, sensibilizar estrategias, tomar decisiones estratégicas en ambientes de incertidumbre, medir los requerimientos de financiamiento y análisis y gestión de riesgos. Detrás de la creación de modelos la idea básica es identificar y examinar todos los escenarios posibles y analizar los diferentes resultados; en esos términos, ayudan a los CEOs a tomar más informadas y adecuadas decisiones que le ayuden a crear valor a la compañía. Entre otras razones, éstos son algunos motivos por los cuales se considera que este tema se convierte en un aspecto importante y necesario de tratar, por lo cual se realiza la presente investigación en esta área del mundo de las finanzas, para dar a conocer qué es un modelo financiero, su importancia, los sesgos en el uso de los modelos financieros, los riesgos del mismo, sin olvidar que existen otros riesgos que están fuera de la modelación financiera; la verdad del uso de los modelos en las organizaciones incluyendo la manipulación de los mismos, el adecuado rol y por ende la construcción de una nueva arquitectura con sus adecuados procedimientos de control para gestionar el riesgo en las organizaciones. En la actualidad, el campo de operación donde se pueden aplicar estos modelos es muy grande, aunque sus antecedentes producen muy poca información, la cual a la vez es compleja y difícil de entender; vivimos en un mundo globalizado y los tomadores de decisiones procuran el éxito total mediante la utilización de los mismos; de modo que, aunque el resultado de éstos puede ser efectivo, también puede ser un fracaso. Cuestionar el uso de un modelo financiero, no es todo para comprender lo que un buen modelo debe hacer en las organizaciones ya que la confianza de los inversionistas descansa en la valoración y estimación de riesgos, sin embargo, los modelos financieros son instrumentos de un pensamiento aproximativo ya que en la realidad el análisis matemático relacionado con el mundo humano no ofrece resultados específicos, porque las personas se mueven por influencias, por diferentes eventos, instrucciones o creencias y por ello se dice que no existen las leyes fundamentales de las finanzas por estar en constante cambio. En definitiva, es necesario estudiar las causas y efectos del éxito o fracaso de la aplicación de los modelos financieros en las organizaciones, ya que el éxito de la empresa es en realidad el fruto de una buena decisión por parte del gerente, utilizando las herramientas necesarias y los procedimientos adecuados que se aplican a la gestión financiera. Es por ello necesario pensar en el VaR como una herramienta de referencia comúnmente utilizada, aunque no sea suficiente; ya que al igual que otros modelos, posee limitaciones que, en el momento de ser empleada, deben ser corregidas de tal forma que nos permita conocer sus limitaciones y por ello crear un marco flexible que nos ayude a superarlas

Oportunidades de inversión para el pequeño inversor español en el albor de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a pequeños inversores en la tarea de canalizar el ahorro y optimizar la relación riesgo-rentabilidad. En este trabajo se analizan los principios básicos de la Inteligencia Artificial a lo largo de su historia y su aplicación a las finanzas. También se apuntan posibles aplicaciones futuras sugeridas por la literatura más actual. Para finalizar, se analiza la situación actual de la inversión financiera de las familias españolas y los usos actuales de la inteligencia artificial a través los robo-advisor y los fondos de inversión gestionados por esta tecnología.Grado en Finanzas, Banca y Seguro