Rendimiento en salidas a bolsa: un estudio mediante perceptrones multicapa

En este trabajo se estudia la conveniencia de usar perceptrones multicapa como alternativa a la regresión lineal en el dominio de las salidas a bolsa. Para conseguir este propósito, se ha modelado la relación entre el rendimiento inicial y la estructura de la colocación de una muestra de compañías estadounidenses. Los resultados muestran una ligera mayor capacidad de los primeros frente a los segundos. Por otro lado, la comparación de las predicciones patrón a patrón muestra que la relación entre las variables explicativas y la variable dependiente podría ser de tipo lineal.This paper analyzes the convenience of using multilinear perceptrons as an alternative to ordinary least squares regression in the IPO domain. This has been studied modeling the relation between the initial return and the structure of the offering for a sample of US companies. The results show that the first type of model outperforms the second one in terms of predictive accuracy. In addition to that, the comparison of the prediction error committed by each model on a pattern by pattern basis suggests that the relation between the dependant and the independent variables might be mostly linear.

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