Determinación y análisis de las fases del ciclo bursátil en Colombia en el periodo 2001-2016
Bibliographic record
Abstract
El análisis y estudio del comportamiento de los mercados financieros mediante la teoría de los ciclos económicos, genera y representa una herramienta adicional para inversores y público en general, que busquen en el mercado de renta variable una oportunidad de inversión. \nA partir de la globalización e integración de las Bolsa de valores de todo el mundo, el dinamismo de los agentes económicos en sus decisiones y la consecuente volatilidad, cada vez es más difícil encontrar y comprender el movimiento real de los mercados financieros. \nEsta investigación busca determinar el componente cíclico de la Bolsa de Valores de Colombia entre el año 2001 a 2016, para lo cual se sustentara en la teoría de ciclos económicos y la teoría de series de tiempo, aprovechando en los dos casos las fluctuaciones propias de las economías basadas en el capital. La metodología utilizada es el filtro de Hodrick Prescott el cual es uno de los métodos estadísticos más utilizado y fácil de aplicar e interpretar, determinando y analizando las fases de auge, recesión, depresión y recuperación presentes en los mercados financieros, determinando así la dirección real del ciclo bursátil y la relación existente con el ciclo económico Colombiano
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".