Resumen

AJA KINDELAN, Alfonso; MATA MATA, Leovardo  y  BELTRAN GODOY, Jaime Humberto. Análisis y proyección de los rendimientos accionarios de Pfizer, en el período 2018-2020, mediante redes neuronales diferenciales. The Anáhuac j. [online]. 2019, vol.19, n.1, pp.13-34.  Epub 17-Ene-2022. ISSN 2683-2690.  https://doi.org/10.36105/theanahuacjour.2019v19n1.01.

En este trabajo se utiliza una red neuronal diferencial (DNN, por sus siglas en inglés) para proyectar los rendimientos accionarios de Pfizer en el período 2018-2020. El modelo emplea datos trimestrales, al cierre del período, del precio de la acción de la empresa (P), ventas netas (VN), activos totales (AT) y cuentas por cobrar (CC). Los resultados señalan una bondad de ajuste superior de las DNN frente a los métodos convencionales, pues el error en el pronóstico out sample es inferior al 5 %. Este hallazgo contribuye con evidencia empírica para afirmar que las DNN ofrecen mayor robustez predictiva de los rendimientos accionarios de Pfizer.

Palabras llave : redes neuronales; pronóstico; rendimientos accionarios; C45; C51.

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