Teoría de precios de arbitraje. Evidencia empírica para Colombia a través de redes neuronales

RESUMENEsta investigación utiliza una red neuronal multicapa para relacionar el Índice General de Bolsa de Valores de Colombia (IGBC) con fundamentales macroeconómicos y variables Financieras. Proponemos dos modelos: un modelo APT (fundamentales macroeconómicos) y un modelo APT modificado (fundamentales macroeconómicos + indicador de las bolsas del mundo); de acuerdo a nuestro análisis el APT tradicional se ajusta mejor para predecir el mercado de valores Colombiano. Los resultados confirman que las redes neuronales artificiales (ANN) son más efectivas que los modelos estadísticos tradicionales por su capacidad explicativa y precisión.ABSTRACTThis research uses a multilayer neural network to relate the General Index from Colombia Stock Exchange (IGBC) with macroeconomic fundamentals and fiancial 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.