Análisis del comportamiento del precio de una acción en el mercado de valores argentino utilizando un modelo ARIMA

Fil: Ferrari, Franco. Universidad Nacional de Río Negro.Sede Alto Valle y Valle Medio, Localizacion Villa Regina, Río Negro Argentina

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ferrari, Franco
Otros Autores: Miguel, Fabio Maximiliano
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Economía y Contabilidad
ARIMA autoregressive integrated moving average mercado acciones autorregresivos predicción financiero estimación modelo pronóstico
Acceso en línea:http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/10116
Aporte de:
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) de Universidad Nacional de Río Negro
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spelling I65-R171-20.500.12049-101162023-05-04T13:24:13Z application/pdf info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 2023-03-25 Fil: Ferrari, Franco. Universidad Nacional de Río Negro.Sede Alto Valle y Valle Medio, Localizacion Villa Regina, Río Negro Argentina Análisis del comportamiento del precio de una acción en el mercado de valores argentino utilizando un modelo ARIMA Ferrari, Franco Miguel, Fabio Maximiliano Menni, Maria Fernanda Economía y Contabilidad ARIMA autoregressive integrated moving average mercado acciones autorregresivos predicción financiero estimación modelo pronóstico Economía y Contabilidad In the present investigation, the statistical estimation was presented through ARIMA models – autoregressive integrated moving average (p, d, q) – of the behavior of the price of a financial asset in the Argentine capital market. The development involved relying on the Box and Jenkins modeling methodology, in which the stages of identification of the intervening variables, their estimation and, finally, the application of the control and diagnosis of the model used were followed. The selection of this type of model was found in its potential for forecasting in the financial field. At the same time, it allowed to carry out an order in the determination of the price lags that influence the present price of financial assets. Following this methodology allowed us to estimate two possible ARIMA (2,1,2) and ARIMA (4,1,2) configurations. At a 95% level, it was observed that the model that meets the characteristics of constant variance - validated by means of the Engle statistic - and well-behaved partial autocorrelation functions, is the ARIMA model (2,1,2) including the constant. This being the model with the highest prediction power because it has the lowest mean square error. The estimation of this model allows us to affirm that it is the one that best represents observed data and allows us to affirm that the price of the shares of the GGAL group, in the period from 02/01/2016 to 01/01/2018, can be explained with robustness to through an ARIMA model (p, d, q). En la presente investigación se presentó la estimación estadística por medio de modelos ARIMA – autoregressive integrated moving average – (p, d, q) del comportamiento del precio de un activo financiero en el mercado de capitales argentino. El desarrollo implicó basarse en la metodología de modelado de Box y Jenkins, en la que se siguieron las etapas de identificación de las variables intervinientes, la estimación de las mismas y, por último, la aplicación del control y diagnóstico del modelo utilizado. La selección de este tipo de modelo se encontró en la potencialidad del mismo para la elaboración de predicción en el ámbito financiero. A la vez que permitió llevar a cabo un orden en la determinación de los rezagos de precios que influyen el precio presente de los activos financieros. El seguimiento de esta metodología permitió estimar dos posibles configuraciones ARIMA (2,1,2) y ARIMA (4,1,2). Se observó con un nivel del 95% que el modelo que cumple con las características de varianza constante - validada por medio del estadístico de Engle - y funciones de autocorrelación parcial bien comportadas, es el modelo ARIMA (2,1,2) con inclusión de la constante. Siendo este el modelo de mayor poder de predicción por poseer el menor error cuadrático medio. La estimación de este modelo permite afirmar que es aquel que mejor representa datos observados y admite afirmar que el precio de las acciones del grupo GGAL, en el período de 01/02/2016 al 01/01/2018, pueden ser explicados con robustez a través de un modelo ARIMA (p, d, q). Ferrari Franco.(2023).Analisis del comportamiento del precio de una acción en el mercado de valores argentino un modelo Arima. Tesis de grado. Universidad Nacional de Río Negro http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/10116 es
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