Artículos de Investigación

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    Item type:Publication,
    Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
    (2019)
    Antonino Parisi-Fernández
    ;
    Luis Améstica-Rivas
    ;
    Óscar Chileno-Trujillo
    <jats:p>La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con el fin de predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de una última fecha analizada. El objetivo es construir un modelo predictivo con un porcentaje de predicción de signo superior al 50% y, por consiguiente, mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. Se utilizó la información disponible de la cotización del petróleo y acciones del portal web de finanzas de tres empresas, Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft, comprendidos en el periodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero de 2016, durante el cual se pudo observar la variación de los precios, y así poder comparar los datos reales con las variaciones pronosticadas a través del modelo. Se utilizaron 12 variables, generando 100.000 iteraciones aleatorias con fuerza bruta, dado que la optimización por simplex o solver limitaba la obtención de algún resultado. Con la técnica de fuerza bruta se pudo establecer una capacidad de predicción superior al 60% para el caso del precio del petróleo y las acciones de empresas petroleras.</jats:p>
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    Item type:Publication,
    Inteligencia artificial en las finanzas: el factor conciencia en la predicción de la acción TSLA
    (2018)
    Antonino Parisi-fernandez
    ;
    Felipe Lobos Robles
    ;
    Eduardo Asencio Vilches
    La presente investigación es una continuación y actualización de las investigaciones en la materia que evalúa la eficacia de los modelos multivariados dinámicos optimizados con fuerza bruta para la empresa Tesla Inc. y su acción TSLA, con o sin un rezago adicional y tomando como variables exógenas: el índice bursátil NASDAQ y el factor conciencia. Se aplica modelo multivariado dinámico optimizado con fuerza bruta para predecir el comportamiento de sus cotizaciones a la semana siguiente de la última fecha analizada. El objetivo de esta investigación es determinar la mejor capacidad predictiva del modelo multivariado dinámico con variable exógena conciencia con o sin un rezago adicional como variable explicativa, dando como resultado un modelo estadísticamente significativo. Esta es una investigación de carácter exploratorio y correlacional. Se utilizó la información bibliográfica disponible para conocer las cotizaciones de la acción y el índice comprendidos en el periodo 25 de septiembre de 2012 - 25 de septiembre de 2017, pudiéndose observar la variación de una semana a otra y comparar los datos reales con las variaciones pronosticadas. La acción TSLA, elegida para este estudio, transa en bolsa y sus cotizaciones históricas se pueden obtener en Yahoo Finanzas. Se pudo determinar la factibilidad en la construcción de un modelo multivariado dinámico optimizado con fuerza bruta, con una capacidad de predicción superior a 60 por ciento e inferior a 70 por ciento según la literatura para la acción TSLA y, a su vez, determinar que el modelo que obtuvo la mejor capacidad fue cuya variable exógena es el factor conciencia. Esta continuación y actualización de los modelos multivariado dinámicos permite un gran avance a la inteligencia artificial en las finanzas. Este estudio puede ser útil para todos aquellos actores del mundo financiero cuyo interés está en la solución del fenómeno de predicción del comportamiento de las acciones.