Aplicación de los Mínimos Cuadrados Penalizados en la Relación entre el Índice General de la Bolsa de Valores de Lima y los Índices Bursátiles Mundiales: Un Caso de Multicolinealidad
Fecha
2018-10-11Autor
Racchumí Vela, Augusto Elmer
Valladares Chávez, Diana Gabriela
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
En el presente informe de tesis tuvo como finalidad determinar los estimadores más
eficientes que expliquen el comportamiento de Índice General de la Bolsa de Valores de
Lima (IGBVL) a partir de índices bursátiles mundiales. Los resultados aportaron
información confiable con base científica del impacto positivo que trae consigo el uso de
técnicas estadísticas modernas en función a al control de la multicolinealidad y su valor
agregado en las estimaciones de los coeficientes de modelos econométricos que son
utilizados en las planificaciones estratégicas y en la toma decisiones económicas de los
países.
Para el presente estudio se tomó como muestra, los valores diarios recuperados de
once series bursátiles entre los años 2000 y 2014, en donde cada una concentraba 3,773
observaciones.
Para el análisis se utilizó la regresión sesgada tales como: Regresión por
Componentes Principales (RCP), Regresión Ridge y Regresión LASSO, y cuyo objetivo
aplicativo fue comprobar la eficacia de los procedimientos sesgados poseen una mejor
eficiencia respecto al estimador tradicional como es el de Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MCO).
Finalmente, se determinó que los métodos que genera menor varianza y superan a los
indicadores MCO fueron: La Regresión por Componentes Principales (0.0000394) y Ridge
(0.0003426).
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