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Title: Algoritmos Genéticos: Aplicación a la cotización accionaria de Grupo BIMBO
metadata.dc.creator: Edgar Adrián Quiroz Calvillo
Maria Andrea Zamorano Orozco
Keywords: CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA;MATEMATICAS;PROBABILIDAD
metadata.dc.date: 2-Sep-2019
Description: En la actualidad un tema en auge es el análisis y uso de bases de datos para la toma de decisiones. El objetivo de este trabajo es analizar mediante los modelos multivariado ARIMA estándar y el resultante del método de algoritmos genéticos, la capacidad predictiva en el índice bursátil de grupo Bimbo para determinar qué modelo obtiene el mejor desempeño en términos predictivos del signo de cambio en dicho índice. Para lograr dicho objetivo, se tomaron los valores de cierre semanal de sus cotizaciones que son mostradas en Yahoo! Finance desde el 3 de enero del año 2000 al 1 de diciembre del 2017, lo cual equivale a 936 valores, se hizo una transformación en la base de datos para lograr obtener una serie estacionaria y ajustar la serie a un modelo ARIMA, la cual sirvió como comparación con la capacidad predictiva del algoritmo genético que se generó. El modelo de algoritmos genéticos nos arrojó un resultado donde se ajustan los modelos AR (1), MA (1) y ARIMA (1, 1, 1), que mediante la prueba de estrés nos arrojan un porcentaje de predicción de signo en un año de 55.7%, 59.6% y 57.6% respectivamente. En contraparte el modelo de Algoritmos genéticos presenta un porcentaje de predicción anual de signo del 67.3%, con esto concluimos que aun usando el modelo ARIMA de mejor resultado, en la comparación de capacidad de predicción los algoritmos genéticos superan el rendimiento en más de 8 puntos porcentuales.
URI: http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1616
Other Identifiers: Algoritmos genéticos,
ARIMA
BIMBO
predicción financiera
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