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Esta 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.

Londoño, C., Lopera, M., & Restrepo, S. (2011). Teoría de precios de arbitraje. Evidencia empírica para Colombia a través de redes neuronales. Revista De Economía Del Rosario, 13(1), 41–73. Recuperado de https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/1630

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