Una aproximación a la predicción del valor de acciones en la bolsa de valores aplicando técnicas de Data Mining

La predicción del valor de las acciones en la bolsa de valores ha sido un tema importante en el campo de inversiones, que por varios años ha atraído tanto a académicos como a inversionistas. Esto supone que la información disponible en el pasado de la compañía que cotiza en bolsa tiene alguna implicación en el futuro del valor de la misma. Este trabajo está enfocado en ayudar a un persona u organismo que decida invertir en la bolsa de valores a través de gestión de compra o venta de acciones de una compañía a tomar decisiones respecto al tiempo de comprar o vender basado en el conocimiento obtenido de los valores históricos de las acciones de una compañía en la bolsa de valores. Esta decisión será inferida a partir de un modelo de regresión múltiple que es una de las técnicas de datamining. Para llevar conseguir esto se emplea una metodología conocida como CRISP-DM aplicada a los datos históricos de la compañía con mayor valor actual del NASDAQ.---ABSTRACT---The prediction of the value of shares in the stock market has been a major issue in the field of investments, which for several years has attracted both academics and investors. This means that the information available in the company last traded have any involvement in the future of the value of it. This work is focused on helping an investor decides to invest in the stock market through management buy or sell shares of a company to make decisions with respect to time to buy or sell based on the knowledge gained from the historic values of the shares of a company in the stock market. This decision will be inferred from a multiple regression model which is one of the techniques of data mining. To get this out a methodology known as CRISP-DM applied to historical data of the company with the highest current value of NASDAQ is used.

Sistema de Información Gerencial para la Optimización de Portafolios de Inversión

El propósito del artículo es analizar la importancia del sistema de información gerencial para la optimización de portafolios de inversión administrados por las sociedades de corretaje de títulos valores de la Bolsa de Valores de Caracas (BVC). Para tal fin, se estudia el sistema de información gerencial y su importancia en la planificación estratégica de las organizaciones. Se examina la teoría de portafolio de inversiones y las estrategias de inversión para la conformación de portafolios de inversiones con los títulos valores. Se investiga la BVC y las negociaciones de valores con sus miembros. Se diagnostica la presencia de sistema de información gerencial para la administración de portafolios de inversión en las operaciones bursátil aplicados por las sociedades de corretaje de títulos valores. Se determina la relevancia competitiva en el sistema de información gerencial como herramienta de optimización de portafolios de inversión, en las sociedades de corretaje de títulos valores. La investigación llevada a cabo fue de tipo descriptivo, el diseño de investigación fue no experimental-transeccional. El método empleado fue el hipotético deductivo. Los resultados de la investigación indican que la BVC tiene 63 miembros activos y solo 6 (6%) manejan el SIG mientras, que el 59 (91%) operan manual. La conclusión apunta a que más de la mitad de las casas de bolsa le resta importancia a los SIG a pesar de las ventajas competitivas que representan en la calidad de la administración de portafolios.

Estimación de la producción de pastos en dehesas mediante índices de vegetación.

El seguro de sequía en pastos en España se basa en la evaluación de un índice de vegetación sin la estimación de la producción de biomasa del pasto. El objetivo de este trabajo es estimar la producción de biomasa de los pastos mediante el índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI). Desde 2010 a 2012 se realizó un seguimiento del pasto en dehesas de El Cubo de Don Sancho (Salamanca), Trujillo (Cáceres) y Pozoblanco (Córdoba). Se midió mensualmente la producción de biomasa del pasto y el NDVI obtenido del satélite DEIMOS-1 con una resolución de 22 m por 22 m. Con los datos de 2010 y 2011 se estableció la función de producción de biomasa del pasto (fresco y seco) a partir del NDVI, con un coeficiente de correlación r2 de 0,975 altamente significativo para el pasto fresco. Los datos obtenidos en 2012 se han utilizado para validar la función de producción. La validación de la función de producción entre los valores observados y simulados ha mostrado un coeficiente de correlación r2 de 0,734. Estos resultados sugieren que el NDVI puede ser un buen estimador de la producción de biomasa de los pastos en dehesas.

Aplicación de índices de vegetación para evaluar la falta de producción de pastos y montaneras en dehesas.

El ganado porcino ibérico aprovecha los recursos naturales de la dehesa mediante montanera, principalmente la bellota y los pastos existentes. La línea 133 de los seguros agrarios españoles recoge el seguro de compensación por pérdida de pastos, solo para bovino reproductor y de lidia, ovino, caprino y equino, no incluyen los cerdos en montanera. Emplea un Índice de Vegetación de la Diferencia Normalizada (NDVI) medido por satélite sobre pastos desarbolados. El objetivo es comprobar si se puede utilizar un índice de vegetación para estimar la producción de pasto y bellota. Se han tomado datos del aforo de montaneras desde 1999 al 2005, y del pasto en dehesas de Salamanca (Vitigudino), Cáceres (Trujillo) y Córdoba (Pozoblanco) durante 2010 al 2012. Con los datos de 2010 y 2011 se estableció una función de producción del pasto fresco en función del NDVI, mostrando un coeficiente de correlación de 0,975, altamente significativa. Los datos obtenidos en 2012 se utilizaron para validar la función de producción de pasto fresco. La comparación entre los valores observados y simulados para 2012 ha mostrado un coeficiente de correlación de 0,734. Como conclusión, el NDVI puede ser un buen estimador de la cantidad de pasto fresco en dehesas españolas.