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Revisión sistemática de literatura: Modelos de pronóstico índice Standard and Poor´s 500 (SP500)

机译:系统文献综述:标准普尔500指数(s&p500)预测模型

摘要

Resumen: El Standard and Poor´s 500 es el índice bursátil más estudiado en la literatura, ya que representa el sector industrial de Estados Unidos, el objetivo de este trabajo es hacer una Revisión Sistemática de Literatura de gran parte de los artículos que tengan como objetivo la predicción de este índice, que pretende recoger las técnicas, criterios de desempeño, pruebas de validación más utilizados con el fin de agruparlos, clasificarlos y proponer una metodología que permita un avance más rápido en esta área del conocimiento, de igual manera también se pretende establecer cuáles son los modelos de pronóstico que mejores resultados ofrecen. Se encuentra que gran parte de los criterios utilizados para medir modelos de pronóstico no son apropiados para series financieras, también se concluye que es bastante complejo la comparación entre varios autores. / Abstract:The Standard and Poor's 500 index is the most studied in the literature, this is because it represents the U.S. industry, the aim of this paper is to make a Systematic Literature Review of most items that have the objective prediction of this index, which aims to collect technical performance criteria, validation tests commonly used to group them, sort them and propose a methodology to faster progress in this area of knowledge, just as also seeks to establish what the forecast models that offer better results. We find that many of the criteria used to measure forecast models are not appropriate for financial series, also concludes that it is quite complex comparison between various authors.
机译:摘要:标准普尔500指数是文献中研究最多的股票市场指数,因为它代表了美国的工业部门,所以这项工作的目的是对大多数具有以下特征的文章进行系统的文献综述。目的是预测该索引,该索引旨在收集最常用的技术,性能标准和验证测试,以便对它们进行分组,分类和提出可以在此知识领域更快进步的方法。它尝试建立提供最佳结果的预测模型。结果发现,用于度量预测模型的大部分标准不适用于财务系列,并且得出结论,几位作者之间的比较相当复杂。 /摘要:标准普尔500指数是文献研究最多的,这是因为它代表了美国。行业,本文的目的是对大多数具有该指标的客观预测的项目进行系统的文献综述,其目的是收集技术性能标准,通常用于对其进行分组的验证测试,对它们进行分类并提出更快的方法论。在这方面的知识取得进步,就像还试图建立能够提供更好结果的预测模型一样。我们发现,用于衡量预测模型的许多标准都不适合金融系列,并且得出结论,不同作者之间的比较是非常复杂的。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2012
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
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  • 中图分类

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