Estudio de los índices Colcap y Nasdaq a partir del análisis espectral

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Fecha

2022

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Universidad de La Salle. Facultad de Economía, Empresa y Desarrollo Sostenible – FEEDS. Finanzas y Comercio Internacional

Descripción

El presente trabajo de investigación presenta la aplicación de la teoría espectral en los índices Nasdaq y Colcap. Así se busca caracterizar los índices Colcap y Nasdaq a partir de la transformada Fourier discreta. Para esto se procederá en primer lugar desarrollar los aspectos teóricos y matemáticos relacionados con la teoría espectral, teoría general de sistemas y la transformada de Fourier discreta; luego, se trabajara en una investigación en cuanto la aplicabilidad que ha tenido la teoría espectral en las series económicas y financieras, para así después realizar el correspondiente análisis de la transformada de Fourier con el índice Colcap y Nasdaq de sus espectros de magnitud y fase con su contexto histórico. Como conclusión se encontró que, en el dominio de la frecuencia es sensible a las caídas y que en el dominio de la frecuencia se pueden determinar ciclos financieros en un índice bursátil.
This research work presents the application of the spectral theory in the Nasdaq and Colcap indices. Thus, it seeks to characterize the Colcap and Nasdaq indices from the discrete Fourier transform. For this, we will proceed in the first place to develop the theoretical and mathematical aspects related to the spectral theory, general systems theory and the discrete Fourier transform; Then, we will work on an investigation regarding the applicability that the spectral theory has had in the economic and financial series, in order to later carry out the corresponding analysis of the Fourier transform with the Colcap and Nasdaq index of its magnitude and phase spectra with its historical context. In conclusion, it was found that, in the frequency domain, it is sensitive to falls and that in the frequency domain, financial cycles can be determined in a stock market index.

Palabras clave

Magnitud, Teoría espectral, Transformada de Fourier, Tiempo discreto, Series económicas y financieras, Dominio de la frecuencia

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