Sesión Estadística y sus Aplicaciones

Diciembre 14, 15:30 ~ 15:50

Pronóstico de datos financieros aplicando métodos del Análisis Simbólico

Martinez, Cecilia

En general una observación clásica es un simple valor que no posee va\-ria\-bi\-li\-dad inherente, y por ello solamente se analiza la variación entre observaciones. En contraste, el análisis simbólico de datos no sólo considera la variación entre los distintos valores sino también la variación interna de cada observación. Es por ello que este tipo de análisis nos permite una nueva manera de procesar información de diversas clases o grupos. Una serie temporal es el resultado de la observación de los valores de una variable a lo largo del tiempo en intervalos regulares. Las series temporales de intervalo son un tipo de series simbólicas donde cada observación se describe mediante un intervalo o rango de valores. Como cada observación está representada mediante un dato simbólico, en este caso un intervalo, lo natural es abordarlas desde la perspectiva de los datos simbólicos. Sin embargo, para representar un intervalo sólo hacen falta dos números reales (sus extremos inferior y superior, o, alternativamente, su centro y su radio), por lo que las series temporales de intervalos también pueden abordarse desde el ámbito de las series temporales clásicas utilizando métodos univariantes o multivariantes. En finanzas es frecuente que se utilicen los m\'{\i}nimos y los máximos, ya sean diarios o semanales, del precio de una acción, del valor de un \'{\i}ndice o del cambio entre divisas. El conocimiento de la predicción del intervalo de valores m\'{\i}nimo y máximo para el periodo siguiente permite hacerse una idea de la volatilidad en dicho periodo y es de gran ayuda a la hora de fijar una estrategia inversora. Por otra parte, las series temporales financieras intra-diarias presentan una serie de caracter\'{\i}sticas (espaciado temporal i\-rre\-gu\-lar, patrones de comportamiento diarios, etc) que hace que sea dif\'{\i}cil tratarlas y predecirlas mediante métodos clásicos. Por ello, estas series se prestan para ser manejadas de manera agregada; en particular mediante los valores m\'{\i}nimo - máximo. Predecir la serie intra-diaria para el d\'{\i}a siguiente es una tarea prácticamente imposible; sin embargo, es factible pronosticar el rango en el que se va a mover dicha serie . En este trabajo se muestran métodos desarrollados para el pronóstico de series temporales simbólicas de intervalo y su aplicación para predecir el rango de valores diarios del \'{\i}ndice Dow Jones. Este \'{\i}ndice agrega el comportamiento en la bolsa de las treinta mayores empresas negociadas en la bolsa de Estados Unidos.

Autores: Mallea, Lilian / Salas, Andrea / Martinez, Cecilia.