ESTRATEGIAS CUANTITATIVAS DE VALOR Y RETORNOS POR ACCION DE LARGO
Bibliographic record
Abstract
Se intenta en esta investigacion generar estrategias de inversion cuantitativas basadas principalmente en el analisis fundamental desarrollado por Graham y Dodd (1934). Mientras existe cierto consenso que dichas estrategias pueden generar retornos satisfactorios, existe dificultad en explicar la razon de dichos retornos. Se postula aqui, que dichos retornos estan relacionados, al menos en parte, al flujo de resultados de las companias. En lo global, se utiliza una muestra con informacion de las mas importantes empresas que componen el mercado de Canada, Espana, Europa, USA y Gran Bretana. Se utiliza la metodologia estandar aplicada por Fama y French (1992) y Lakonishok, Shleifer y Vishny (1994). Dicha metodologia consiste en realizar, primero, una simulacion historica de las estrategias de inversion; para luego, realizar pruebas estadisticas basadas en analisis de regresion con minimos cuadrados ordinarios. Los resultados muestran que, en resumen, segun la evidencia empirica obtenida, al parecer mientras mayor sea el valor libro o el resultado por accion en relacion al precio y mientras menor sea dicho precio, existira un mayor potencial de retorno futuro de la accion. Se confirmaria en consecuencia la estrategia generica de inversion propuesta por Graham y Dodd (1934). Finalmente, cuando se introduce el riesgo y los efectos tamano y ratio BM, se concluye que la estrategia mas robusta es comprar acciones de menor precio y con la mayor diferencia entre dicho precio y el resultado contable por accion del ultimo ano. Sin embargo, no debe descartarse que los hallazgos sean producto de data mining. Nota: se indica mas informacion bibliografica que la reportada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".