1. Repositorio Institucional UNAD

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2. Producción Científica
3. Sello Editorial UNAD
4. Revista Estrategia Organizacional

Title:	COMPROBACIÓN DEL COMPORTAMIENTO CAÓTICO EN BOLSA DE VALORES DE COLOMBIA
metadata.dc.creator:	Sierra Suárez, Katherine Julieth Duarte Duarte, Juan Benjamín Mascareñas Pérez-Iñigo, Juan Manuel
Keywords:	Teoría de caos; Hipótesis de Mercado Eficiente; Hipótesis de Mercado Fractal; Modelos Autorregresivos. Clasificación JEL: C01, C22, D52, G14
Publisher:	Universidad Nacional Abierta y a Distancia, UNAD
metadata.dc.relation:	http://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/revista-estrategica-organizacio/article/view/1480/1788 /*ref*/Alexander, S. (1961). Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks. Industrial Management Review, 2: 7-26. /*ref*/Bartlett, M. S. (1946). On the Theoretical Specification of Sampling Properties of Autocorrelated Time series. Journal of the Royal Statistical Society, 27: 27-41. /*ref*/Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31: 307-327. /*ref*/Box, G., & Jenkins, G. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden Day. /*ref*/Brock, W. A., Decher, W., & Scehinkman, J. (1987). A test for independence based on the correlation dimension. Madison: University of Winconsin at Madinson. /*ref*/Cowles, A., & Jones, H. (1937). Some A Posteriori Probabilities in Stock Market Action. Econometrica, 5: 208-294. /*ref*/Eckmann, J. P., Kamphorst, S. O., & Ruelle, D. (1987). Recurrence Plots of Dynamical Systems. Europhysics Letters, 4(9): 973-977. /*ref*/Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heterocedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50: 987-1008. /*ref*/Espinosa, C. (2008). Comportamiento caótico en los mercados búrsatiles latinoamericanos. Análisis Económico. /*ref*/Espinosa, C., Parisi, F., & Parisi, A. (2007). Evidencia de comportamiento caótico en indices bursátiles americanos. El Trimestre Económico, 901-927. /*ref*/Fama, E. F. (1965). Efficient capital market: a review of theory and empirical work. Journal of Finance, 24: 383-417. /*ref*/Gálvez, E. T. (2005). Análisis Fractal del Mercado de Valores de México (1978-2004). México: Instituto Politécnico Nacional. /*ref*/Gimeno, R. (2000). Análisis Caótico de Series Temporales Financieras de Alta Frecuencia. El Contrato de Futuro sobre el Bono Nocional a 10 años. Madrid: Universidad de Comillas, Tesis Doctoral. /*ref*/Grassberer, P., & Procacccia, I. (1983). Characterization of Strange Attractors. Physical Review Letters, 50(3): 346. /*ref*/Grau, P. (1996). Economía Dinámica Caótica: Una aplicación al mercado de capitales español. Madrid: Universidad Complutense de Madrid. /*ref*/Jarrett, J. E., & Schilling, J. (2008). Daily variation and predicting stock market returns for the frankfurter börse. Journal of Business Economics and Management, 189-198. /*ref*/Kyaw, N. A., Los, C. A., & Zong, S. (2003). Persistence Characteristics of Latin American Financial Markets. Kent: Kent State University. /*ref*/Lipka, J. M., & Los, C. A. (2003). Long-Term Dependence Characteristics of European Stock Indices. Kent: Kent State University. /*ref*/Ljung, G. M., & Box, G. E. (1978). On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika, 297-303. /*ref*/Lorenz, E. N. (1963). Deterministic nonperiodic Flow. Journal of Atmospheric Sciences, 20: 130-141. /*ref*/Mandelbrot, B. (1961). Stable Paretian Random Functions and the Multiplicative Variation of Income. Econométrica, 517-543. /*ref*/Pérez, R. (2008). Programa en Matlab para el cálculo del exponente de Hurst y dimensión fractal de series de tiempo. Bol-e: boletín electrónico del Centro de Geociencias, 4(3). Disponible en: http://www.geociencias.unam.mx/~bole/eboletin/progHurstyD1108.pdf /*ref*/Peters, E. E. (1994). Fractal Market Analysis. Denver: Wiley Finance Editions. /*ref*/Takens, F. (1981). Detecting Strange Attractors in Turbulence. Lecture Notes in Mathematics, 366-381. /*ref*/Velásquez, H., & Restrepo, J. H. (2012). Análisis del índice general de la bolsa de valores de Colombia y sus rendimientos desde la teoría del caos, 2001-2011. Semestre económico, 79-98.
metadata.dc.format.*:	application/pdf
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares
Description:	La hipótesis de eficiencia en los mercados bursátiles es uno de los supuestos básicos de los modelos de valoración de activos, tales como el Capital Asset Pricing Model y Arbitrage Pricing Theory, y sostiene que no es posible predecir los precios de un activo financiero, dado que se comportan aleatoriamente. Contrariamente, la hipótesis de mercado fractal afirma que los precios tienen estructura caótica, y podrían ser predichos a partir de modelos no lineales, rechazando así la hipótesis de mercado eficiente e invalidando los supuestos de los modelos valoración de activos. Este trabajo busca evidenciar el comportamiento caótico en el mercado bursátil colombiano con el fin de rechazar o aceptar la hipótesis de mercado eficiente, usando metodologías como: gráficos de precios, gráficos de recurrencia, dimensión de correlación, coeficiente de Hurst, exponente de Lyapunov y el test de Brock, Decher y Scehinkman. Los resultados revelan que los activos muestran indicios de comportamiento caótico para periodos al alza y aleatorio para periodos a la baja, apoyando así la hipótesis de mercado fractal. Estos hallazgos podrían respaldar el uso de modelos no lineales para la predicción de los precios en los periodos al alza y rechazar la eficiencia del mercado bursátil colombiano.
metadata.dc.source:	Revista Estrategia Organizacional; Vol. 2 (2013); 41-54 2539-2786 2339-3866
URI:	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/28983
Other Identifiers:	http://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/revista-estrategica-organizacio/article/view/1480 10.22490/25392786.1480
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