Conservative and aggressive rough SVR modeling

AbstractSupport vector regression provides an alternative to the neural networks in modeling non-linear real-world patterns. Rough values, with a lower and upper bound, are needed whenever the variables under consideration cannot be represented by a single value. This paper describes two approaches for the modeling of rough values with support vector regression (SVR). One approach, by attempting to ensure that the predicted high value is not greater than the upper bound and that the predicted low value is not less than the lower bound, is conservative in nature. On the contrary, we also propose an aggressive approach seeking a predicted high which is not less than the upper bound and a predicted low which is not greater than the lower bound. The proposal is shown to use ϵ-insensitivity to provide a more flexible version of lower and upper possibilistic regression models. The usefulness of our work is realized by modeling the rough pattern of a stock market index, and can be taken advantage of by conservative and aggressive traders

Estimación Borrosa del Riesgo Beta. Análisis Comparativo

Aquesta tesi representa una aportació a la literatura empírica sobre el risc sistemàtic a nivell sectorial en mercats emergents llatinoamericans, en calcular betes borroses, sectorials i individuals, de Xile, Brasil i Mèxic, i comparar el seu comportament amb el de les betes d’alguns països desenvolupats com Estats Units, Regne Unit i Japó. Proposem una representació borrosa del model de mercat que incorpora el càlcul del rendiment d’un actiu expressat a través d’un interval de confiança. D’aquesta manera incorporem en el càlcul de la beta tota la informació disponible de les cotitzacions d’un actiu durant el dia. Com a resultat de l’estimació amb aquest model obtenim un coeficient beta borrós. Comencem l’estudi comparant i avaluant els resultats obtinguts segons s’expressi la rendibilitat dels actius i segons els diferents mètodes d’estimació de la beta, MCO i regressió borrosa lineal de Tanaka i Ishibuchi (1992) millorada amb el mètode de detecció d’outliers de Hung i Yang (2006). Finalment, avancem en l’estudi de la beta borrosa com a indicador del risc sistemàtic. Proposem una classificació dels actius basada en la beta borrosa i verifiquem si dues de les hipòtesis tradicionals de la teoria de carteres es compleixen en un entorn d’incertesa: i) la beta sectorial presenta major estabilitat que la beta individual; ii) com més gran és el període d’estimació, major és l’estabilitat de la beta.Esta tesis representa un aporte a la literatura empírica sobre el riesgo sistemático a nivel sectorial en mercados emergentes latinoamericanos, al calcular betas borrosas, sectoriales e individuales, en Chile, Brasil y Méjico y comparar su comportamiento con él de las betas de algunos países desarrollados como Estados Unidos, Reino Unido y Japón. Proponemos una representación borrosa del modelo de mercado que incorpora el cálculo del rendimiento de un activo expresado a través de un intervalo de confianza. Con ello incorporamos en el cálculo de la beta toda la información disponible de las cotizaciones de un activo durante el día. Como resultado de la estimación con dicho modelo obtenemos un coeficiente beta borroso. Comenzamos el estudio comparando y evaluando los resultados obtenidos según se exprese la rentabilidad de los activos y según los diferentes métodos de estimación de la beta, MCO y regresión borrosa lineal de Tanaka e Ishibuchi (1992) mejorada con el método de detección de outliers de Hung y Yang (2006). Por último, avanzamos en el estudio de la beta borrosa como indicador del riesgo sistemático. Proponemos una nueva clasificación de los activos basada en la beta borrosa y verificamos si dos de las hipótesis tradicionales de la teoría de carteras se cumplen en un entorno de incertidumbre: i) la beta sectorial presenta mayor estabilidad que la beta individual; ii) Cuánto mayor es el período de estimación, mayor es la estabilidad de la beta.This thesis represents a contribution to empirical literature on systematic risk at the sectoral level in Latin American emerging markets, by calculating fuzzy betas, sectoral and individual, in Chile, Brazil and Mexico, and to compare its behavior with that of betas in some developed countries as the United States, the United Kingdom and Japan. We propose a fuzzy representation of the model of market that incorporates the calculation of the return of an asset expressed through a confidence interval. With it we incorporate in the calculation of the beta all the information available of the quotation of an asset during the day. As a result of the estimation with that model we obtain a fuzzy beta coefficient. We begin the study by comparing and evaluating the results obtained according to assets return and to the different beta methods of estimation, MCO and lineal fuzzy regression of Tanaka e Ishibuchi (1992) improved with the detection of outliers model of the Hung and Yung (2006). Finally, we advance in the study of fuzzy beta as an indicator of systematic risk. We propose a classification of assets based on fuzzy beta and we verify if two of the traditional hypotheses of the portfolio theory are met in an uncertainty environment: i) sectoral beta shows greater stability than individual beta; ii) the longer the estimation period is, the greater the stability of the bet