Predicción de índices accionarios con Google Trends

Castillo Barros, Belén; Monasterio Pino, Diego

Predicción de índices accionarios con Google Trends

dc.contributor.advisor	Hardy Hernández, Nicolás prof. guía	es_ES
dc.contributor.author	Castillo Barros, Belén
dc.contributor.author	Monasterio Pino, Diego
dc.coverage.spatial	Santiago, Chile	es_ES
dc.date.accessioned	2021-03-30T19:19:58Z
dc.date.available	2021-03-30T19:19:58Z
dc.date.issued	2021
dc.description	Tesis (Ingeniero Comercial)--Universidad Finis Terrae, 2020	es_ES
dc.description.abstract	El propósito de este trabajo es evaluar la capacidad predictiva de la herramienta Google Trends sobre los índices accionarios de las economías que componen la OCDE. Por tanto, se analiza cómo las frecuencias de búsqueda de algunas palabras con connotación positiva o negativa pueden predecir retornos accionarios. Para evaluar la capacidad predictiva se utiliza un análisis tanto dentro de muestra como fuera de muestra. La base de datos va desde el año 2010 al 2020. Esta investigación es novedosa pues es el primer intento en utilizar la herramienta de Google Trends para la predicción de índices accionarios. La intuición económica es que las frecuencias de búsqueda de Google Trends pueden funcionar como un proxy del sentimiento de mercado y de las expectativas que tienen los agentes sobre el futuro de la economía y por tanto, podría tener una capacidad predictiva sobre los retornos accionarios. En general, los resultados indican que hay escasa capacidad predictiva, ya que entre los resultados más importantes, de un total de 139 palabras para 9 países de las economías OCDE, el 20.5% son significativas para el estudio dentro de muestra, y 5.5% para fuera de muestra, donde se realizó un total de 46.287 regresiones. Dentro de las implicancias prácticas, puede servir a administradores de riesgos, portfolio de managers, etc. ya que este trabajo aporta a entender los drivers en la capacidad predictiva de retornos.	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.12254/1905
dc.language.iso	es	es_ES
dc.publisher	Universidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Economía y Negocios	es_ES
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Chile (CC BY-NC-SA 3.0 CL)	es_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cl/	es_ES
dc.subject	PAISES DE LA OCDE	es_ES
dc.subject	GOOGLE TRENDS	es_ES
dc.subject	MERCADO BURSATIL	es_ES
dc.subject	ACCIONES (BOLSA)	es_ES
dc.subject	TESIS DIGITAL	es_ES
dc.title	Predicción de índices accionarios con Google Trends	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES