06/D079
Caos y no linealidades en mercados financiero
Chaos and no linearity tn financial marke
Director: BALACCO, Hugo Roberto
E-mail: hbalacco@fcemail.uncu.edu.ar
Co-Director: MARADONA, Gustavo Germán
Integrantes: BALACEO, Hugo R.; PERLBACH DE MARADONA, Iris; PASCUCCI, Graciela; RÍOS ROLLA, Mariela; BASSO, Cecilia; GARRIGA SUÁREZ, Pablo
Resumen Técnico
El principal objetivo del proyecto es oí de analizar aspectos salientes de los Mercados Financieros. Estos aspectos han cobrado suma importancia desde el denominado "Efecto Tequila" (1995): básicamente, volatilidad y caos. La metodología se basa en análisis estadísticos de la información, con la intención de seleccionar modelos que puedan explicar la conducta de los agentes económicos que actúan en dichos mercados. La importancia de estos estudios radica en que los hallazgos que se obtengan colaboran para aclarar como se forman las expectativas en los mercados financieros.
Dos aspectos a investigar forman la estructura básica del proyecto. El primero se relaciona directamente con la aplicación de una metodología adecuada para detectar caos y no linealidades en mercados financieros y señalar la importancia que estos aspectos tienen en la configuración de nuevos paradigmas en la teoría económica y el análisis empírico. Segundo, analizar aspectos relacionados con la economía argentina en el contexto de la crisis actual y el comportamiento de los mercados financieros.
En esta fase del proyecto (continuación del proyecto 2002-2004), se hará hincapié en aspectos de predicción y en la hipótesis de mercados eficientes.
Summary
The purpose is to analyze the most important features of financial markets. The structure of the investigation consists in two parts: the first one, related directly to the application of methodologies for detecting chaos and no linearity in financial markets and notice the importance in the development of new paradigms in economic theory and empiric analysis. The second one, analyze the aspects related with the argentine econorny and the behavior of financial markets. Besides, we will apply neural network methodology for prediction and compare the results to the ones of the conventional linear approach.