Logica Borrosa IPSA

MODELOS DE LÓGICA Y LÓGICA BORROSA EN LA PREDICCIÓN DEL IPSA
Antonino Parisi F., Ph.D.1
Julio Rebolledo, MBA. 2
Edinson Cornejo S., MBA.3

1

Profesor Asistente. Departamento de Administración. Universidad de Chile.
Profesor Instructor. Departamento de Administración. Universidad de Chile.
3
Profesor Instructor. Departamento de Administración. Universidad de Chile.
2

Resumen

Este artículocontinúa nuestra línea de investigación relativa a modelos predictivos de
índices bursátiles, a saber, algoritmos genéticos y redes neuronales. Los modelos anteriores,
paramétricos o no paramétricos, lineales y no lineales, buscan reconocer patrones de
comportamiento y relaciones que se expresan en un lenguaje matemático, a través de la estimación
de coeficientes y su significancia estadística. Sinembargo, la mayoría de los agentes que participan
en el mercado bursátil utiliza un lenguaje que incorpora aspectos cualitativos para referirse, por
ejemplo, al precio de un activo, a la rentabilidad de la inversión, etc. En este contexto, los modelos
cuantitativos tienen dificultades para absorber esta información, lo que plantea la necesidad de
desarrollar y analizar el uso de nuevas técnicas quepermitan incorporar este tipo de referencias. La
metodología de lógica borrosa, basada en la idea de que las variables deben ser manejadas no como
un número sino más bien por las características que ellas presentan, viene a dar respuesta a esta
inquietud. Se utilizó una serie histórica de cotizaciones diarias del Índice de Precios Selectivo de
Acciones del mercado bursátil chileno, correspondienteal período comprendido entre el 14 de julio
de 1997 y el 07 de enero de 2005. Se construyó un modelo de lógica y otro de lógica difusa, para
efectos de proyectar el signo de las variaciones de los índices bursátiles ya señalados. Los modelos
de lógica y de lógica borrosa registraron una capacidad predictiva estadísticamente significativa.
Además, ambos modelos lograron un retorno extranormalsignificativo y positivo al ser utilizados
en una estrategia de trading, aún después de considerar los costos de transacción.
CJEL: G10, G14 y G15
Conceptos Claves: Lógica Borrosa, Funciones de Pertenencia, Conjuntos de Pertenencia, Reglas de Trading,
Desfuzificación, Porcentaje de Predicción de Signo, Test de Acierto Direccional.

Deseo agradecer a Daniel Martínez por su labor como asistente deinvestigación. También agradezco los
comentarios realizados por un árbitro anónimo.
Comentarios a:
Antonino Parisi F., Ph.D.
Departamento de Administración
Universidad de Chile
Teléfono: (56) (2) 678-3402
Email: antonino@unegocios.cl

1.

Introducción

La predicción de los movimientos de los precios accionarios y de los índices
bursátiles ha sido un tópico de gran interés en el área financiera.Diversos estudios
muestran que los retornos accionarios son predecibles en algún grado. Por ejemplo, Lo &
MacKinlay (1988), utilizando datos de mercados bursátiles desarrollados, registraron una
correlación serial positiva entre los retornos semanales; DeBondt & Thaler (1985), Fama &
French (1988), Poterba & Summers (1988) y Chopra, Lakonishok & Ritter (1992)
encontraron una correlación serial negativaen los retornos de los activos individuales y
varios portfolios sobre intervalos de tres a diez años.
Predecir los movimientos de los precios accionarios futuros a partir del análisis de
series históricas de cotizaciones bursátiles ha llevado a que los analistas se centren en la
psicología del inversor y en la respuesta de éste a los movimientos de los precios
accionarios, tal y cual lo muestranSmithson (1987) y también Smithson y Oden (1999), el
primer estudio sugiere que el pensamiento y la toma de decisiones se pueden modelar
utilizando las técnicas de la lógica borrosa, el segundo estudio muestra que si los agentes
económicos forman sus expectativas de acuerdo a los criterios de la lógica borrosa se
obtienen patrones de rentabilidades en el mercado con propiedades estadísticas...