Ajuste de la calificación del riesgo de mercado de las empresas más activas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores con la implementación de una red neuronal artificial clasificadora

Resumen

En México la aplicación de redes neuronales artificiales para medir el riesgo de mercado es un tema poco conocido y explorado. Por tal motivo, esta investigación parte de que si el riesgo sistémico es la pérdida que puede presentar un portafolio, un activo o un título en particular, originada por cambios y/o movimientos adversos que afectan su precio o valor final, entonces la medición del mismo. El objetivo de este estudio puede llevarse a cabo con el uso de una red neuronal artificial de tipo clasificador planteada como la hipótesis a probar, que ayude a establecer un ajuste a la medición y clasificación del riesgo de mercado mexicano con la aplicación de una red alimentada en su capa de entrada con 384 observaciones trimestrales utilizadas como el conjunto de datos correspondientes a las 16 empresas más activas y volátiles, de un total de 35 emisoras que conforman el Índice de Precios y Cotizaciones y que cotizaron en la Bolsa Mexicana de Valores de 2004 a 2009.

Los resultados de clasificación del riesgo de mercado (segmentados como bajo, medio y alto riesgo) obtenidos por la red muestran que las variables que contribuyen significativamente a la medición y clasificación del riesgo son la tasa de rendimiento requerida, los cetes a 91 días y los rendimientos accionarios en comparación con otras ya utilizadas anteriormente.

Finalmente, la aportación original de este trabajo es que propone un ajuste a la medición del riesgo de mercado mexicano con el propósito de obtener información más objetiva para los inversionistas, acreedores, accionistas y demás organismos económicos y financieros que requieran de un índice más eficiente, que les permita una adecuada toma de decisiones.