Predicción de tipos de cambio utilizando monedas MILA con Google Trends
| Autor: | Michelle Sepúlveda, Francisca Menéndez, Nicolás Hardy Hernández, Francesca Albarracín |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Multidisciplinary Business Review, Vol 16, Iss 1 (2023) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 07183992 0718-400X 0718-3992 |
| DOI: | 10.35692/07183992.16.1.6 |
| Popis: | El propósito de este artículo es evaluar la capacidad predictiva que tiene la herramienta de Google Trends para predecir los tipos de cambio de los países que componen el mercado MILA: Chile, Perú, Colombia y México. El argumento económico y financiero detrás de esta investigación es que la frecuencia de búsqueda que entrega Google Trends es un proxy de las expectativas que tienen los agentes en el mercado sobre el rendimiento en la economía. Se utiliza el Diccionario de Harvard para recono-cer palabras con connotación positiva y negativa, respecto al estado de la economía de cada país. Se realizan análisis dentro y fuera de la muestra para evaluar la capacidad predictiva de Google Trends. Además, existe una reciente literatura que utiliza esta herramienta para pronósticos de tipo de cambio en los países de Japón y Estados Unidos, pero poco se conoce en economías latinoamericanas de países MILA. Consistente con evidencia previa, los resultados de predictibilidad son inestables y poco robustos. Este estudio es importante para inversionistas, portfolio manager o agentes que deben ges-tionar el riesgo del tipo de cambio. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|