Técnicas estadísticas y computacionales para extraer factores de riesgo sistemático subyacentes: un estudio comparativo en la Bolsa Mexicana de Valores
Este artículo compara las técnicas de reducción de dimensionalidad o de extracción de características: Análisis de Componentes Principales, Análisis Factorial, Análisis de Componentes Independientes y Análisis de Componentes Principales basado en Redes Neuronales, las cuales son usadas para extraer los factores de riesgo sistemático subyacentes que generan los rendimientos de las acciones de la Bolsa Mexicana de Valores, bajo un enfoque estadístico de la Teoría de Valoración por Arbitraje. Llevamos a cabo nuestra investigación de acuerdo a dos diferentes perspectivas. Primero, las evaluamos desde una perspectiva teórica y matricial, haciendo un paralelismo entre los particulares procesos de mezcla y separación de cada método. En segundo lug... Ver más
2248-6046
2011-7663
13
2021-09-08
513
543
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Rogelio, Salvador Torra Porras, Enric Monte Moreno - 2021
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
