Modelo de pronóstico de precios de acciones en la Bolsa de Valores de Lima basado en redes neuronales artificiales

Abstract

En este trabajo de investigación se desarrolla un modelo de pronóstico capaz de predecir el comportamiento de los índices de precios y cotizaciones de las acciones comercializadas en la Bolsa de Valores de Lima, tomando como base el uso de técnicas de inteligencia artificial específicamente las Redes Neuronales Artificiales. El modelo considera para el pronóstico, datos cuantitativos históricos del precio de las acciones. Se aprovecha la capacidad de las Rede Neuronales Artificiales de trabajar con datos cuantitativos no lineales y su capacidad de aprendizaje, aplicado a problemas de pronósticos financieros. El principal aporte de esta investigación es demostrar que el modelo propuesto basado en el uso de Redes Neuronales Artificiales es capaz de obtener aproximaciones de mejor calidad en el pronóstico de las series de tiempo financieras, que aquellas generadas por métodos tradicionales como los conocidos y ampliamente utilizados métodos Box-Jenkins.