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Aplicaci贸n de la Descomposici贸n Emp铆rica en Modo a la Predicci贸n del Mercado Burs谩til con los Modelos de ARIMA-ARCH y Redes Neuronales Artificiales Evolutivas
Get PDFTesis de Maestr铆a donde se propone un modelo de Ensembles de Redes Neuronales Artificiales para predecir series de tiempo financiaeras de M茅xicoEl mercado bursa虂til es un sistema dina虂mico que se caracteriza por su complejidad, volatilidad, no estacionariedad, irregularidad, pero sobre todo por las repentinas y pronunciadas cai虂das en los precios. Dadas estas caracteri虂sticas, y con el fin de contrarrestar las fluctuaciones aparentemente aleatorias, la inherente no linealidad en los datos financieros, y puesto que en muchos de los enfoques tradicionales que abordan la prediccio虂n del mercado bursa虂til en periodos de crisis, estos por lo regular no son capaces de capturar de manera fiable los rasgos distintivos del feno虂meno. En esta investigacio虂n, se propone como primer paso, descomponer a los indicadores que representan al mercado accionario de los Estados Unidos y Me虂xico en periodos de crisis, mediante la herramienta llamada Descomposicio虂n Empi虂rica en Modos (DEM) que se encarga de descomponer la serie original de los i虂ndices accionarios en un nu虂mero finito de descomposiciones llamadas Funciones de Modo Intri虂nseco (FMIs) y un elemento residual. A continuacio虂n, cada una de las FMIs y el residuo, son pronosticadas individualmente, utilizando por un lado, un modelo parame虂trico (Autorregresivo Integrado de Media Mo虂vil-Modelo de Volatilidad Condicional Heteroceda虂stico (ARIMA-ARCH)) y por otro lado, por un modelo no parame虂trico Redes Neuronales Artificiales (RNAs), este u虂ltimo es configurado por medio de un algoritmo evolutivo llamado Seleccio虂n de Caracteri虂sticas de Programacio虂n Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales (FS- EPNet). Posteriormente, se adquiere la prediccio虂n del modelo parame虂trico, mediante la suma de las predicciones resultantes de cada FMI y del residuo, de igual forma se realiza el mismo procedimiento para obtener la prediccio虂n final del modelo no parame虂trico. Finalmente, las predicciones de los modelos parame虂trico y no parame虂trico son combinadas mediante un promedio ponderado, para producir una combinacio虂n de prono虂sticos, estas predicciones a su vez son comparadas. Los resultados empi虂ricos obtenidos demuestran que los modelos que colaboraron en conjuncio虂n con la te虂cnica de descomposicio虂n de sen虄ales DEM, tienen una prediccio虂n ma虂s precisa de la crisis bursa虂til, a diferencia de los modelos que confeccionaron su prono虂stico de manera aislada.COMECyT, CONACy
