EL REPOSITORIO SE ENCUENTRA EN MARCHA BLANCA

 

Thesis
ANÁLISIS DE COMPOSICIÓN DE PORTAFOLIO MEDIANTE USO DE REDES NEURONALES

dc.contributor.advisorSAAVEDRA RODRÍGUEZ, OSCAR
dc.contributor.authorARCOS ZAMORA, FELIPE EDUARDO ALEXIS
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Industrias
dc.contributor.otherKRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVID
dc.coverage.spatialCasa Central, Valparaísoes_CL
dc.creatorARCOS ZAMORA, FELIPE EDUARDO ALEXIS
dc.date.accessioned2024-10-30T15:25:29Z
dc.date.available2024-10-30T15:25:29Z
dc.date.issued2013
dc.descriptionCatalogado desde la versión PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEl presente estudio contempla una medición de la potencia en pronósticos de composiciones de portafolios semanales de 43 acciones del mercado chileno, realizado mediante el uso de redes neuronales, su carácter es de uso real por lo cual uno de los conceptos centrales que afectara los análisis es la inclusión de la comisión por compra y venta de acciones, variable incluida como restricción al modelo de Markowitz. Se establece dentro de la modelación de portafolios el uso de variables generadas a partir de análisis técnicos comúnmente realizados en la predicción de movimientos accionarios, estableciendo una ponderación al uso de estos en modelos de pronóstico de precios diarios, entregando resultados no significativos a los modelos. Como análisis principal se generaron 3 tipos de modelación de portafolio, basados en, composiciones de portafolios recomendados a inversionista entregado por grandes corredoras y generando modelos mediante redes neuronales; generación de composición de portafolio mediante el uso de pronóstico de rentabilidades y varianzas obtenidas mediante el uso de modelos de redes neuronales, incluidas en un modelo de Markowitz modificado en función de la esperanza y riesgo de retorno de cada acción; por último la obtención de modelos de composición de portafolio mediante redes neuronales, cuyo entrenamiento se basa en portafolios óptimos según el modelo de Markowitz modificado para portafolios en periodos futuros. Los resultados obtenidos nos entregan que el mejor método de pronóstico analizado es según la utilización del modelo de Markowitz modificado utilizando como variables de retorno y riesgo esperado los pronósticos de modelos de redes neuronales para cada acción, los resultados de la modelación nos entregan rentabilidades reales positiva, con un rango de 56% de diferencia en comparación a las rentabilidades pronosticadas, en cuanto a la validación del uso de este modelo al corto plazo nos entrega diferencias de un 0,7% de rentabilidad real en contraste de sus pronósticos, para las 4 primeras semanas de validación.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INDUSTRIALes_CL
dc.description.programINGENIERIA CIVIL INDUSTRIAL
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mediumPapel
dc.identifier.barcode3560900218848
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/59487
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.source.urihttp://www.usm.cl
dc.subjectACCIONES (BOLSA)es_CL
dc.subjectBOLSA DE VALORESes_CL
dc.titleANÁLISIS DE COMPOSICIÓN DE PORTAFOLIO MEDIANTE USO DE REDES NEURONALESes_CL
dc.typeTesis de Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
3560900218848UTFSM.pdf
Size:
1.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format