Resumen

MORALES-CASTROI, Arturo; RAMIREZ-REYES, Eliseo  y  SANABRIA-LANDAZABAL, Néstor Juan. DESEMPEÑO DE LA BOLSA MEXICANA DESPUÉS DE LA CRISIS FINANCIERA DE 2008: APLICACIÓN DE MINERÍA DE DATOS. Dimens.empres. [online]. 2020, vol.18, n.1, pp.28-38. ISSN 1692-8563.  https://doi.org/10.15665/dem.v18i(1).2246.

Se exploran modelos de predicción de machine learning para analizar el desempeño de la Bolsa Mexicana de Valores (PQI) después de la crisis de 2008. Estos modelos muestran una buena capacidad de pronóstico tanto para los enfoques multivariable y univariable dadas sus características no paramétricas. Se seleccionaron variables financieras representativas de la Bolsa. Los modelos fueron evaluados con Mean Absolute Percent Error (MAPE) y se compararon con los correspondientes de regresión lineal (LR) y redes neuronales (NN) modelos. Los resultados muestran que los modelos tienen un rendimiento similar de acuerdo con los porcentajes de error que presentaron a los de LR y NN; y, en algunos casos, con mejor rendimiento.

Palabras clave : comportamiento de la bolsa de valores; crisis financiera; minería de datos.

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