Esta investigacion utiliza una red neuronal multicapa para relacionar el Indice General de Bolsa de Valores de Colombia (IGBC) con fundamentales macroecon´omicos y variables financieras. Proponemos dos modelos:
un modelo APT (fundamentales macroeconomicos) y un modelo APT modificado (fundamentales macroeconomicos + indicador de las bolsas del mundo);
de acuerdo a nuestro an´alisis el APT tradicional se ajusta mejor para predecir el mercado de valores Colombiano. Los resultados confirman que las redes neuronales artificiales (ANN) son mas efectivas que los modelos estadısticos tradicionales por su capacidad explicativa y precision.
This research uses a multilayer neural network to relate the General Index from Colombia Stock Exchange (IGBC) with macroeconomic fundamentals and financial variables. We propose two models: an APT (macroeconomic fundamentals) one and a modified APT (macroeconomic fundamentals + international stock markets indicator); according to our analysis the traditional APT predicts more accurately the behavior of the Colombian stock market.
The results confirm that the artificial neural network (ANN) approach is more effective than traditional statistical models given its explanatory power and precision.
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