Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria
La amplia literatura previa, tanto empírica como teórica, respecto a la beta se enmarcan generalmente en un ambiente de riesgo. Sin embargo, consideramos que todo proceso de toma de decisiones, y sobre todo aquellos que utilizan la beta como medida del riesgo, se enmarca en un ambiente de incertidum...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Económicas
2011-01-01
|
| Series: | Cuadernos del CIMBAGE |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46218718004 |
| _version_ | 1797331915605278720 |
|---|---|
| author | Antonio Terceño Gloria Barberà Hernán Vigier Yanina Laumann |
| author_facet | Antonio Terceño Gloria Barberà Hernán Vigier Yanina Laumann |
| author_sort | Antonio Terceño |
| collection | DOAJ |
| description | La amplia literatura previa, tanto empírica como teórica, respecto a la beta se enmarcan generalmente en un ambiente de riesgo. Sin embargo, consideramos que todo proceso de
toma de decisiones, y sobre todo aquellos que utilizan la beta como medida del riesgo, se
enmarca en un ambiente de incertidumbre. Este trabajo constituye un aporte a la literatura al ser una primera aproximación al estudio del coeficiente beta empleando el análisis de regresión borrosa. Con el objetivo de incorporar toda la imprecisión que acompaña el desconocimiento del futuro y la subjetividad asociada a la toma de decisiones, proponemos avanzar en el cálculo de la beta empleando el modelo de regresión borrosa de Tanaka e Ishibuchi (1992) para calcular las betas sectoriales de la Bolsa de Madrid. El análisis con regresión borrosa puede aplicarse con datos crisp, inciertos o con una mezcla de ambos. El objetivo de este trabajo es precisamente comparar los resultados que se obtienen al utilizar regresión borrosa con datos crips e inciertos. Luego, realizamos también una comparación con los resultados que se
obtendrían con el cálculo de la beta mediante mínimos cuadrados ordinarios. La comparación nos permite determinar cuál de los sistemas permite una mejor adaptación a la realidad. |
| first_indexed | 2024-03-08T07:41:20Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-b3428ad4743e49e1ab8d58f42be051bc |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1666-5112 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-08T07:41:20Z |
| publishDate | 2011-01-01 |
| publisher | Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Económicas |
| record_format | Article |
| series | Cuadernos del CIMBAGE |
| spelling | doaj.art-b3428ad4743e49e1ab8d58f42be051bc2024-02-02T17:17:44ZengUniversidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias EconómicasCuadernos del CIMBAGE1666-51122011-01-011379105Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinariaAntonio TerceñoGloria BarberàHernán VigierYanina LaumannLa amplia literatura previa, tanto empírica como teórica, respecto a la beta se enmarcan generalmente en un ambiente de riesgo. Sin embargo, consideramos que todo proceso de toma de decisiones, y sobre todo aquellos que utilizan la beta como medida del riesgo, se enmarca en un ambiente de incertidumbre. Este trabajo constituye un aporte a la literatura al ser una primera aproximación al estudio del coeficiente beta empleando el análisis de regresión borrosa. Con el objetivo de incorporar toda la imprecisión que acompaña el desconocimiento del futuro y la subjetividad asociada a la toma de decisiones, proponemos avanzar en el cálculo de la beta empleando el modelo de regresión borrosa de Tanaka e Ishibuchi (1992) para calcular las betas sectoriales de la Bolsa de Madrid. El análisis con regresión borrosa puede aplicarse con datos crisp, inciertos o con una mezcla de ambos. El objetivo de este trabajo es precisamente comparar los resultados que se obtienen al utilizar regresión borrosa con datos crips e inciertos. Luego, realizamos también una comparación con los resultados que se obtendrían con el cálculo de la beta mediante mínimos cuadrados ordinarios. La comparación nos permite determinar cuál de los sistemas permite una mejor adaptación a la realidad.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46218718004 |
| spellingShingle | Antonio Terceño Gloria Barberà Hernán Vigier Yanina Laumann Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria Cuadernos del CIMBAGE |
| title | Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria |
| title_full | Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria |
| title_fullStr | Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria |
| title_full_unstemmed | Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria |
| title_short | Coeficiente beta en sectores del mercado español. Regresión borrosa vs regresión ordinaria |
| title_sort | coeficiente beta en sectores del mercado espanol regresion borrosa vs regresion ordinaria |
| url | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46218718004 |
| work_keys_str_mv | AT antonioterceno coeficientebetaensectoresdelmercadoespanolregresionborrosavsregresionordinaria AT gloriabarbera coeficientebetaensectoresdelmercadoespanolregresionborrosavsregresionordinaria AT hernanvigier coeficientebetaensectoresdelmercadoespanolregresionborrosavsregresionordinaria AT yaninalaumann coeficientebetaensectoresdelmercadoespanolregresionborrosavsregresionordinaria |