Ajuste a La Calificación Del Riesgo De Mercado De Las Emisoras Más Activas Que Cotizan En La Bolsa Mexicana De Valores, Con La Implementación De Una Red Neuronal Artificial Clasificadora: Adjustment to the Market Risk Rating of the Most Active Issuers...
En M�xico, la aplicaci�n de Redes Neuronales Artificiales en finanzas, se ha enfocado en el estudio del an�lisis del riesgo de cr�dito; emple�ndolas para ajustar los resultados de indicadores burs�tiles que ofrecen informaci�n �til a los inversionistas que desean obtener niveles �ptimos de inversi�n. Sin embargo, esta investigaci�n en particular, usa esta herramienta para establecer un ajuste a la medici�n y clasificaci�n del riesgo de mercado mexicano; mostrando los resultados obtenidos en la fase ...
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En M�xico, la aplicaci�n de Redes Neuronales Artificiales en finanzas, se ha enfocado en el estudio del an�lisis del riesgo de cr�dito; emple�ndolas para ajustar los resultados de indicadores burs�tiles que ofrecen informaci�n �til a los inversionistas que desean obtener niveles �ptimos de inversi�n. Sin embargo, esta investigaci�n en particular, usa esta herramienta para establecer un ajuste a la medici�n y clasificaci�n del riesgo de mercado mexicano; mostrando los resultados obtenidos en la fase experimental de los procesos de entrenamiento y prueba en la segunda etapa de simulaci�n de la red; los cuales han alcanzado un nivel de categorizaci�n arriba del 70%, y de acuerdo con �stos, las variables que contribuyen significativamente a la medici�n y clasificaci�n del riesgo son: la tasa de rendimiento requerida, los Cetes a 91 d�as y los rendimientos accionarios, en comparaci�n con otras ya utilizadas anteriormente en la primera etapa de la simulaci�n. In Mexico, the Artificial Neuronal Network applicate to the finances has focused in the study of the analysis of the credit risk; and to fit the results of stock-exchange indicators that offer useful information to the investors who wishes to obtain optimal returns. Nevertheless, in this case in particular, this tool it�s used to measure and classified the Mexican market risk; showing the results obtained in the experimental phase of the training and test in the second simulation stage of the network; reaching a classification rate of over 70%. According to this, the variables that significantly contribute to the measurement and classification of the risk are: the required rate of return, the Cetes to 91 days and shareholding yields, in comparison with others previously used in the first stage of the simulation.
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