Avaliação de metodologias para a construção de mercados artificiais
DOI:
https://doi.org/10.33571/teuken.v8n11a4Palavras-chave:
autômatos celulares, decisões racionais, finanças comportamentais, psicologia dos investidores, simulaçãoResumo
O principal objetivo deste estudo é avaliação de metodologias para a construção de mercados artificiais de ações: em primeiro lugar, um modelo de preços gerador para o mercado colombiano; segundo, simulando o modelo de comportamento autômato proposto por Fan em 2009; terceiro, um modelo racional proposto pela adaptação Filtros Alexander. Os modelos são contrastados pelo seu consenso (volume de o que comprar, manter ou vender). Durante esta investigação determinou-se que a modelagem de agentes racionais permite um comportamento menos previsível e um maior impacto sob o uso da informação semelhante de hipótese da eficiência do mercado; também que os mercados de ações celular comportamentais e racionais não convergem, desta forma nós propomos construir um modelo comportamental-racionais acompanhados de algoritmos de estimação preços como futura proposta de investigação.Métricas do artigo
Resumo: 682 PDF (Español (España)): 405Métricas PlumX
Referências
ASHBY, Ross. (1987). Sistemas y sus medidas de Información. Tendencias en la teoría general de sistemas. 3ra ed. Buenos aires: Alianza Editorial. 328 Pp.
BACHELIER, Louis. (1900). Theorie de La Speculation. Theory of Speculation. (Tesis doctoral) Paris-Sorbonne University, Paris, Francia.
BLÁSQUEZ, Benjamín. (2000). Bolsa y estadística bursátil, 1ra ed. Madrid: Ediciones Díaz de Santos. 328 Pp.
DUARTE, Juan Benjamín; GARCÉS, Laura Daniela y SIERRA, Katherine Julieth. (2016). Efecto manada en sectores económicos de las bolsas latinoamericanas: una visión pre y poscrisis subprime. En: Contaduría y Administración, 61 (2), 298- 323, Ciudad de México D.F.: Universidad Nacional Autónoma de México.
DUARTE, Juan Benjamín y MASCAREÑAS, Juan Manuel (2014). ¿Han sido los mercados bursátiles eficientes informacionalmente? En: Apuntes del CENES, 33 (57), 117–146. Cali: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.
DUARTE, Juan Benjamín y MASCAREÑAS, Juan Manuel. (2014). Comprobación de la eficiencia débil en los principales mercados financieros latinoamericanos. En: Estudios Gerenciales, 30 (133), 365–375. Cali: Universidad ICESI.
DUARTE, Juan Benjamín; MASCAREÑAS, Juan Manuel y SIERRA, Katherine Julieth. (2014). Testing the efficiency market hypothesis for the Colombian stock market. En: DYNA, 81 (1), 1–10. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia.
FAMA, Eugene. (Enero 1965). The Behavior of Stock-Market Prices. En Journal of Business, 38 (1), 34–105. Chicago: University of Chicago Press.
FAMA, Eugene. (1970). Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. En: The Journal of Finance. Nº 25 (2), 383-417. Hoboken (US): American Finance Association.
FAN, Ying; SHANG.-Jun, Ying; WANG, Bing-Hong y WEI, Yi-Ming. (2009). The effect of investor psychology on the complexity of stock market: An analysis based on cellular automaton model. En: Computers & Industrial Engineering, 56 (1), 63–69. Los Angeles (US): Elsevier.
GIBSON, George Rutledge (1889). The stock exchanges of London, Paris, and New York : a comparison, 1ra Ed. New York: Putman & Sons. 155 Pp.
KEYNES, John Maynard. (1923). Some Aspects of Commodity Markets. En: Manchester Guardian Commercial: European Reconstruction Series. 12 (1), 255- 266. Manchester: John Russell Scott Editors.
LEBARON, Blake; ARTHUR, Brian y PALMER, Richard (1999). Time series properties of an artificial stock market. En: Journal of Economic Dynamics and Control, 23 (9-10), 1487–1516. Boston (US): Elsevier.
LEVY, Moshe; LEVY, Haim y SOLOMON, Sorin. (2000). The LLS microscopic simulation model. (Pp. 141-182). En: LEVY, Moshe et al. Microscopic Simulation of Financial Markets. San Diego (US): Academic Press.
LO, Andrew. (2005). Reconciling Efficient Markets with Behavioral Finance: The Adaptive Markets Hypothesis. En: Journal of Investment Consulting, 7 (2), 21-44. Chicago US): IMCA Ed.
LOVRIC, Milan. (2011). Behavioral Finance and Agent-Based Artificial Markets. (Tesis doctoral) Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, Holanda.
MANDELBROT, Benoit. (1972). Statistical methodology for nonperiodic cycles: from the covariance to R/S analysis. En: National Bureau of Economic Research. Annals of Economic and Social Measurement, 1 (3), 259-290. New York: National Bureau of Economic Research.
MOZAFARI, Milad y ALIZADEH, Rahim (2013). A cellular learning automata model of investment behavior in the stock market. En: Neurocomputing, 122 (1), 470– 479. Ámsterdam: ELSEVIER.
PETERS, Edgar (1994). Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics, 1ra Ed. New York: John Wilei & Sons. 324 Pp.
QUEZADA, Ariel. (2007, April 17). Fractales y opinión pública: Una aplicación del exponente de Hurst al estudio de la dinámica de la identificación ideológica. (Tesis doctoral) Universitat de Barcelona. Barcelona, España.
SHILLER, Robert. (2003). From efficient markets theory to behavioral finance. En: Journal of Economy Perspectives, 17 (1), 83-104. New Haven (US): Yale University.
SHILLER, Robert. (2006). Tools for Financial Innovation: Neoclassical versus Behavioral Finance. En: Financial Review, 41 (1), 1-8. New Haven (US): Yale University.
SIDNEY, Alexander. (1961). Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walk? En: Industrial Management Review, 7, 7-26, Cambridge: University of Cambridge.
SIERRA, Katherine; DUARTE, Juan Benjamín y MASCAREÑAS, Juan Manuel. (2013). Comprobación del comportamiento caótico en Bolsa de valores de Colombia. En: Estrategia Organizacional, 2 (1) 41–54. Bogotá: Universidad Nacional Abierta y a Distancia.
TALERO, Leonardo Hernán. (2015). Comprobación de la teoría de finanzas conductuales en el mercado bursátil de Colombia mediante la simulación de mercados artificiales. (Tesis de pregrado), Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia.
TALERO, Leonardo Hernán, DUARTE, Juan Benjamín y SIERRA, Katherine Julieth (9 de mayo de 2015). Evaluación de las metodologías para la construcción de mercados artificiales. Medellín, Antioquia, Colombia: IV Congreso internacional de finanzas: inversiones, Segundo encuentro de investigación en finanzas. doi:10.13140/RG.2.2.18717.10722