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Estudio y desarrollo del modelo estocástico Log-­Normal para la predicción de activos subyacentes, validación y aplicación en Python del activo subyacente Inditex (ITX.MC) con representación en página web: http://cotizaccion.imm.upv.es

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Estudio y desarrollo del modelo estocástico Log-­Normal para la predicción de activos subyacentes, validación y aplicación en Python del activo subyacente Inditex (ITX.MC) con representación en página web: http://cotizaccion.imm.upv.es

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dc.contributor.advisor Cortés López, Juan Carlos es_ES
dc.contributor.advisor Villanueva Micó, Rafael Jacinto es_ES
dc.contributor.author Conca Casanova, Enrique es_ES
dc.date.accessioned 2014-12-22T15:38:15Z
dc.date.available 2014-12-22T15:38:15Z
dc.date.created 2014-10-31
dc.date.issued 2014-12-22T15:38:15Z
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/45664
dc.description.abstract [ES] La situación económica actual, con unos tipos de interés bajos y las políticas que aplican el Banco Central Europeo y la Reserva Federal, ha favorecido el crecimiento de las principales bolsas mundiales. Con esta coyuntura, los inversores ven como los tipos de interés que ofrece la renta fija son insuficientes para sus pretensiones. En cambio, en la renta variable pueden conseguir las rentabilidades que están buscando. Como consecuencia, muchos inversores, tradicionalmente de renta fija, ven en la situación actual, la renta variable como una buena opción para la inversión. Este incremento de la inversión en renta variable hace que se desarrollen y estudien modelos para predecir el valor de activos subyacentes y así poder ayudar al inversor en la elección de los mejores valores. A fecha actual, existe una amplia y diversa variedad de esta clase de modelos, los cuales con el tiempo, se han ido perfeccionando y ampliando. En el TFC que aquí se presenta, se estudia, aplica y valida el modelo estocástico Log-­‐ Normal al activo subyacente Inditex (ITX.MC). El resultado final que se espera de la modelización validada de este activo subyacente, será la obtención de sus predicciones a corto plazo. Como se puntualizaba en párrafos anteriores, a fecha actual, son diversos los modelos de predicción de activos subyacentes conocidos y disponibles, presentando cada uno de ellos una serie de particularidades. El Modelo Log-­‐Normal atiende a modelos estocásticos de un factor, quedando estos representados por una ecuación diferencial estocástica de tipo Itô que contiene en su formulación la tendencia y la volatilidad del subyacente. La aleatoriedad se introduce en dicha ecuación mediante la derivada del Movimiento Browniano (o proceso estocástico de Wiener), llamado proceso de ruido blanco (white noise process). Para poder proceder a aplicar este modelo, es necesario una previa estimación de sus parámetros. En este trabajo se aplicarán dos métodos, por un lado, el método de Máxima Verosimilitud y, por otra parte, un método no paramétrico. Estimados los parámetros del modelo, se llevará a cabo la validación del mismo. En este apartado se detallarán y calcularán, las estimaciones puntuales de la función media y varianza, los Intervalos de Confianza del 95% y las medidas de bondad de ajuste. En este proyecto, como medidas de bondad de ajuste se han utilizado el error cuadrático medio (RMSE) y el error porcentual absoluto medio (MAPE). Las estimaciones puntuales (función media) y por intervalos (Intervalos de Confianza del 95%), quedarán representadas gráficamente junto con los valores observados de la muestra. De esta manera, tanto visualmente a través de las gráficas, como numéricamente a través de los resultados obtenidos en las medidas de bondad de ajuste, la modelización realizada podrá quedar validada. Finalmente, validado el modelo, se realizarán las correspondientes predicciones (puntuales y por intervalos) del activo subyacente en cuestión para los 5 días posteriores al último de los datos de la muestra seleccionada. Con el objetivo de ofrecer un mayor valor añadido a este trabajo final de carrera, se generarán dos programas con los que aplicar el Modelo Log-­‐Normal sobre cualquier activo subyacente, uno para cada método de estimación de parámetros utilizado. Estos programas conectan con la web https://es.finance.yahoo.com, extraen el histórico de cotizaciones del subyacente elegido, aplican el Modelo Log-­‐Normal, cada programa con su estimación de parámetros, y generan ficheros de tablas y gráficos con los resultados obtenidos. Además, se aplican y configuran estos programas sobre el subyacente Inditex (ITX.MC) representando diariamente los resultados obtenidos en una web realizada para este TFC (http://cotizaccion.imm.upv.es). Con esta web se consigue ofrecer los resultados obtenidos con el Modelo Log-­‐Normal actualizados diariamente a todo el público interesado. Todo este proceso se ha realizado con el lenguaje de programación Python. es_ES
dc.format.extent 127 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Página web es_ES
dc.subject Mercados financieros es_ES
dc.subject Python es_ES
dc.subject Predicción de subyacentes es_ES
dc.subject Cálculo de Itô es_ES
dc.subject IBEX 35 es_ES
dc.subject Subyacente Inditex es_ES
dc.subject Técnicas cuantitativas es_ES
dc.subject Bolsa de valores es_ES
dc.subject Predicción bursátil es_ES
dc.subject Modelo estocástico Log-Normal es_ES
dc.subject Valores activos subyacentes es_ES
dc.subject Inversión es_ES
dc.subject Inversores es_ES
dc.subject Tipos de interés es_ES
dc.subject.classification MATEMATICA APLICADA es_ES
dc.subject.other Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas-Llicenciatura en Administració i Direcció d'Empreses es_ES
dc.title Estudio y desarrollo del modelo estocástico Log-­Normal para la predicción de activos subyacentes, validación y aplicación en Python del activo subyacente Inditex (ITX.MC) con representación en página web: http://cotizaccion.imm.upv.es es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses es_ES
dc.description.bibliographicCitation Conca Casanova, E. (2014). Estudio y desarrollo del modelo estocástico Log-­‐Normal para la predicción de activos subyacentes Validación y aplicación en Python del activo subyacente Inditex (ITX.MC) con representación en página web: http://cotizaccion.imm.upv.es. http://hdl.handle.net/10251/45664. es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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