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Modelos de precios de los activos: un ejercicio comparativo basado en redes neuronales aplicado al mercado de valores colombiano

Lecturas de Economía

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Title Modelos de precios de los activos: un ejercicio comparativo basado en redes neuronales aplicado al mercado de valores colombiano
 
Creator Londoño, Charle
Cuan, Yaneth
 
Subject —
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Description Modelos de precios de los activos: un ejercicio comparativo basado en redes neuronales aplicado al mercado de valores colombiano     Resumen: Este estudio tiene como finalidad evaluar la efectividad que variables tales como el tamaño de la firma y la relación del valor en libros a valor de mercado—presentes en el modelo de Fama y French—tienen para capturar el retorno esperado promedio de los activos, en comparación con los fundamentales macroeconómicos o un índice de mercado. Para este propósito, se utilizó un modelo de redes neuronales artificiales (RNA), el cual parte de una estructura de estimación no lineal que permite capturar ciertas irregularidades que presentan los mercados financieros. Se encontró que el modelo de Fama y French mostró una mejor capacidad explicativa de las condiciones del mercado de valores colombiano, esbozándose la importancia de los factores de riesgo microeconómico para explicar el retorno de los activos.   Palabras clave: modelos de precios de los activos, variables macroeconómicas y financieras, mercado de valores, redes neuronales artificiales. Clasificación JEL: G12, D2, E44, G15, C45.     Asset Pricing Models: A Comparative Exercise Using Neural Networks to the Colombian Stock Market   Abstract: This study seeks to evaluate the effectiveness that variables like firm size and book-to-market ratio—present in the model of Fama and French—have to capture the average expected return on assets, as compared to macroeconomic fundamentals or the market index. For this purpose, we used an artificial neural network model (ANN), which departs from a structure of non-linear estimation to capture some irregularities that characterize financial markets. We found that the Fama and French model accounts for the conditions of the Colombian stock market better, which suggests the importance of microeconomic risk factors to explain asset returns. Keywords: asset pricing model, financial and macroeconomic variables, stock market, artificial neural networks. JEL Classification: G12, D2, E44, G15, C45.     Une comparaison des modèles de prix des actifs sous la méthodologie des réseaux de neurones appliquée à la bourse colombienne   Résumé : Cette étude présente une évaluation de l'efficacité de la taille des entreprises et du ratio entre la valeur comptable et la valeur du marché pour capturer le rendement attendu moyen des actifs chez Fama et French, par rapport au fondamentaux microéconomiques ou indice boursier. À cette fin, nous utilisons un modèle de réseaux de neurones artificiels (RNA), lequel fait partie d'une structure d'estimation non-linéaire pour capturer les irrégularités présentent sur les marchés financiers. Enfin, nous constatons que le modèle de Fama et French a une meilleure pouvoir explicatif des conditions du marché boursier colombien, tout en permettant montrer l'importance des facteurs de risque microéconomique pour expliquer le rendement des actifs.   Mots-clés: modèles de prix des actifs, variables microéconomiques et financières, marché boursier, réseaux de neurones artificiels. Classification JEL: G12, D2, E44, G15, C45.
 
Publisher Universidad de Antioquia
 
Contributor —
 
Date 2012-03-22
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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Format application/pdf
text/html
 
Identifier http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/lecturasdeeconomia/article/view/11476
 
Source Lecturas de Economía; No 75 (2011); 59-87
Lecturas de Economía; No 75 (2011); 59-87
2323-0622
0120-2596
 
Language spa
 
Relation http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/lecturasdeeconomia/article/view/11476/10472
http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/lecturasdeeconomia/article/view/11476/17972
 
Coverage —
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