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Analysis of stock market behavior of the major financial exchanges worldwide using multivariate analysis (principal component analysis PCA) for the period 2011 to 2014
Análisis del comportamiento bursátil de las principales bolsas financieras en el mundo usando el análisis multivariado (análisis de componentes principales PCA) para el periodo de 2011 a 2014
dc.creator | Quiroga-Juárez, Christian Arturo | |
dc.creator | Villalobos-Escobedo, Aglaé | |
dc.date | 2015-07-30 | |
dc.date.accessioned | 2021-03-18T21:12:26Z | |
dc.date.available | 2021-03-18T21:12:26Z | |
dc.identifier | https://revistas.itm.edu.co/index.php/revista-cea/article/view/122 | |
dc.identifier | 10.22430/24223182.122 | |
dc.identifier.uri | http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11784 | |
dc.description | The objective of this research is to analyze the stock performance of 27 stock markets around the world, using Principal Components Analysis (PCA). This method allows grouping the correlated variables together, obtaining an orthogonal basis where the analysis and interpretation of data is easier. The data used was collected from the official website of Wall Street every day, at “close trading”, from 27 financial markets for the period 2011 - 2014. Then, the database was saved in excel, and after that the PCA method was applied in Matlab software. The Principal components are plotted in an orthogonal basis to represent the formation of groups based on their market performance. Among the results, the Singapore stock stands out due to its decreasing trend, while the Argentina stock protrudes for its rising trend. Both markets are distant from the container sets from other stock markets | en-US |
dc.description | El objetivo de esta investigación es analizar el comportamiento bursátil de 27 bolsas financieras en el mundo, mediante el análisis de componentes principales PCA (por sus siglas en inglés). Esta técnica permite agrupar las variables correlacionadas entre sí separándolas de las que no, obteniendo un nuevo espacio reducido en donde se espera la formación de grupos de bolsas financieras con similitudes en su comportamiento bursátil, facilitando su análisis e interpretación. La metodología para abordar esta investigación es del tipo correlacional, ya que se analiza la relación entre más de dos variables, en particular el comportamiento bursátil de las bolsas financieras que cotizan en Wall Street. La recolección de datos fue tomada de la página oficial de Wall Street, correspondiente al cierre (Acciones negociadas) de 27 bolsas financieras de manera diaria, durante un periodo de cuatro años (2011 a 2014). La base de datos se almacena en el software Excel para su normalización, con el fin de disminuir su variación natural; posteriormente, se aplica el Análisis de Componentes Principales -PCA- en la plataforma Matlab, obteniendo los componentes principales, de donde se tomaran los tres primeros componentes, para determinar la formación de grupos y se mostrarán en un gráfico de dispersión. En los resultados obtenidos, se destacan el comportamiento particular de las bolsas de valores de Singapur, cuyo mercado de valores ha ido a la baja, y Argentina que ha ido a la alza; ambas bolsas se encuentran muy alejadas de los conjuntos contenedores correspondientes a mercados financieros de otros países. | es-ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Instituto Tecnológico Metropolitano - ITM | es-ES |
dc.relation | https://revistas.itm.edu.co/index.php/revista-cea/article/view/122/126 | |
dc.relation | /*ref*/Afanador, C. A. y Espinoza, C. D. (2013). PCA: una nueva técnica de investigación de operaciones (Tesis de licenciatura no publicada). Lagos de Moreno, Jalisco, México: Universidad de Guadalajara. | |
dc.relation | /*ref*/Bouchaud, J. P. y Potters, M. (2003). Theory of financial risk and derivate pricing: from statiscal physics to risk management, Cambridge, Inglaterra: Cambridge University Press. | |
dc.relation | /*ref*/Cuadras, M. (2014). Nuevos métodos de análisis multivariante. Barcelona, España: CMC Editions. | |
dc.relation | /*ref*/Diaz, J. G.; Vermunt, J. K. y Ramos, S. (2015). Clustering financial time series: new insights from an extended hidden Markov model. European Journal of Operational Research. 104(3), 382-399. | |
dc.relation | /*ref*/Elton, E.; Gruber, M.; Brown, S. y Goetzmann, W. (2009). Modern portfolio theory and investment analysis, United States of America: Hamilton printing Company. | |
dc.relation | /*ref*/Engle, R. (2002). Dynamic condicional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive condicional heterocedasticity models. Journal of Bussines and Economic Statistics, 20(339-350). | |
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dc.relation | /*ref*/Martínez-Espinoza, J. C.; González-Solis, J. L.; Frausto-Reyes, C.; Miranda-Beltrán, M. L.; Soria-Fregoso, C.; Medina-Valtierra, J. y Sánchez-Gómez, R. (2008). Raman Spectroscopy: A new Proposal for the Detection of Leukimia Using Blood Samples. AIP Proceedings, 1032,(252). | |
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dc.relation | /*ref*/Unceta, K.; Gutiérrez-Goiria, J. y Goitisolo, L. (2014). Evidencias e interrogantes sobre desarrollo, financiación externa y AOD: un análisis de componentes principales. Revista de Economía Mundial, (36), 153-178. | |
dc.rights | Derechos de autor 2017 Revista CEA | es-ES |
dc.source | Revista CEA; Vol. 1 No. 2 (2015); 25-36 | en-US |
dc.source | Revista CEA; Vol. 1 Núm. 2 (2015); 25-36 | es-ES |
dc.source | 2422-3182 | |
dc.source | 2390-0725 | |
dc.subject | Stock Markets | en-US |
dc.subject | Multivariate Analysis | en-US |
dc.subject | PCA | en-US |
dc.subject | Financial Analysis | en-US |
dc.subject | PCA | es-ES |
dc.subject | Análisis Multivariado | es-ES |
dc.subject | Análisis financiero bursátil | es-ES |
dc.subject | Análisis técnico financiero. | es-ES |
dc.title | Analysis of stock market behavior of the major financial exchanges worldwide using multivariate analysis (principal component analysis PCA) for the period 2011 to 2014 | en-US |
dc.title | Análisis del comportamiento bursátil de las principales bolsas financieras en el mundo usando el análisis multivariado (análisis de componentes principales PCA) para el periodo de 2011 a 2014 | es-ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.type | Articles | en-US |
dc.type | Artículos | es-ES |
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