Resumen

MORALES-CASTROI, Arturo; RAMIREZ-REYES, Eliseo  y  SANABRIA-LANDAZABAL, Néstor Juan. DESEMPENHO DA BOLSA MEXICANA DE AÇÕES APÓS A CRISE FINANCEIRA DE 2008: APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS. Dimens.empres. [online]. 2020, vol.18, n.1, pp.28-38. ISSN 1692-8563.  https://doi.org/10.15665/dem.v18i(1).2246.

Modelos de previsão de aprendizado de máquina são explorados para analisar o desempenho da Bolsa de Valores do México (PQI) após a crise de 2008. Esses modelos mostraram boas capacidades de previsão para abordagens multivariáveis e univariáveis, devido às suas características não paramétricas. As variáveis financeiras representativas da Bolsa foram selecionadas. Os modelos foram avaliados com a métrica de erro médio percentual absoluto (MAPE) e comparados aos modelos de regressão linear (LR) e redes neurais (NN). Os resultados mostram que os modelos tiveram desempenho semelhante de acordo com as porcentagens de erro que apresentaram aos de LR e NN; em alguns casos, com melhor desempenho.

Palabras clave : desempenho da bolsa de valores; crise financeira; mineração de dados.

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