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El objeto de este estudio es medir la predictibilidad del índice accionario estadounidense S&P 500 y establecer posibles determinantes de esta predictibilidad. La predictibilidad se ha estudiado ampliamente, pero en pocos casos mediante medidas dinámicas y per se, como se hace aquí. Para establecer la predictibilidad se utilizan la medida eta del campo de las redes neuronales, el valor p del test de la razón de varianzas del campo de la econometría financiera y el análisis de fluctuación sin tendencia del campo de la econofísica. Se construye un algoritmo de inversión basado en las medidas dinámicas de predictibilidad que es mejor que la estrategia de comprar y mantenerse en el periodo estudiado. Para la medida más promisoria, se establece una relación empírica entre la predictibilidad y varios factores económicos y financieros. El panorama que arroja este estudio es el de un mercado que no es estáticamente predecible, sino cuya predictibilidad evoluciona dinámicamente en el tiempo, lo cual es compatible con la hipótesis del mercado adaptativo. The purpose of this study is to measure the predictability of the S&P 500 US stock index and identify its possible determinants. Though predictability has been broadly studied, in very few cases it has been approached via dynamic measures, as done in this work. In order to establish predictability we used the eta measure of the field of neural networks, along with the p-value of the variance ratio test of financial econometrics, and detrended fluctuation analysis from the field of econophysics. We built an investment algorithm based on dynamic measures of predictability which results better than the strategy of buying and holding in the period studied. For the most promising measure, an empirical relationship between predictability and various economic and financial factors is established. This study points at the picture of a market that is not statically predictable, but whose predictability dynamically evolves over time in accordance with the adaptive market hypothesis. L'objet de cette etude est de mesurer la prédictibilité de i'indice boursier américain S&P 500 et d'etablir de possibles determinants de cette prédictibilité. La prédictibilité a fait l'objet de nombreuses études, mais rarement à travers des mesures dynamiques et per se, comme c'est le cas ici. Pour établir la prédictibilité on utilise ici la mesure êta des réseaux de neurones, la valeur p du test de la raison de variances du champ de l'éco-nométrie financière, et l'analyse de fluctuation sans tendance du domaine de l'éconophysique. On construit un algorithme d'investissement basé sur les mesures dynamiques de prédictibilité qui est meilleur que la stratégie d'acheter et se maintenir sur la période étudiée. Pour la mesure la plus pro-metteuse on établit une relation empirique entre la prédictibilité et divers facteurs économiques et financiers. Le panorama que dresse cette étude est celui d'un marché qui n'est pas statiquement prédictible, mais dont la prédictibilité évolue de façon dynamique dans le temps, ce qui est compatible avec l'hypothèse des marchés adaptatifs. O objeto deste estudo é medir a previsibilidade do índice acio-nário americano S&P 500 e estabelecer possíveis determinantes dessa previsibilidade. A previsibilidade foi estudada amplamente, mas em poucos casos através de medidas dinâmicas e por si só, como se faz aqui. Para estabelecer a previsibilidade, utilizam-se a medida eta do campo das redes neuronais, o valor p do teste da razão de variâncias do campo da econometria financeira e a análise de flutuação sem tendência do campo da econofísica. Constrói-se um algoritmo de investimento baseado nas medidas dinâmicas de previsibilidade que é melhor que a estratégia de comprar e manter-se no período estudado. Para a medida mais promissora, estabelece-se uma relação empírica entre a previsibilidade e vários fatores econômicos e financeiros. O panorama que este estudo apresenta é o de um mercado que não é estaticamente previsível, mas cuja previsibilidade evoluciona dinamicamente no tempo, o qual é compatível com a hipótese do mercado adaptativo.

Se propone un nuevo método para la cuantificación de la autosemejanza de corto alcance en series temporales. Los índices propuestos presentan alta correlación con los resultados del análisis de fluctuaciones tras eliminación de tendencias (DFA) y tienen una velocidad de cálculo mayor en más de dos órdenes de magnitud respecto al cálculo tradicional de exponentes de escala. En simulaciones con ruido fraccional gaussiano y en series RR, los exponentes de escala y los índices propuestos presentan una relación prácticamente lineal por lo que la metodología presentada puede emplearse como un método alternativo al DFA en series temporales con un gran número de muestras.

Este trabajo describe dos nuevos métodos de análisis de la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (VFC) que están siendo implementados en equipos de electrocardiografía de alta resolución de última generación. Uno de los métodos, el Periodograma de Lomb, resuelve los problemas asociados con el muestreo irregular y produce una robusta estimación de la Densidad de Potencia Espectral (DPE) en presencia de ruido y complejos ectópicos. El segundo método realiza un Análisis de Variaciones de Tendencias (AVT) que cuantifica la dinámica no lineal involucrada en la serie de tiempo formada por los intervalos inter-complejos (RR) de la señal electrocardiográfica. Para corroborar la efectividad de ambos métodos, se presentan los resultados obtenidos sobre grupo de pacientes chagásicos crónicos. Por el método de Lomb los resultados indican una alteración del balance simpático-vagal en los pacientes chagásicos. El método de Análisis de Variaciones de Tendencias permitió discriminar entre los pacientes chagásicos y el grupo de control seleccionado. This work describes two new methods for the analysis of Heart Rate Variability (HRV) that are being implemented in last generation high resolution electrocardiography equipments. One of the methods, the Lomb periodogram, avoids the problems associated with the irregular sampling and it produces a robust Power Spectral Density (PSD) estimation in presence of noise and ectopy beats. The second method performs a Detrended Fluctuation Analysis (DFA) that tries to quantify the non lineal dynamics involved in the time series of intercomplex intervals (RR) obtained from the electrocardiographic signal. This work reports results obtained when applying both methods to a group of chronic chagasic patients. Results obtained when applying the Lomb method for estimating the Power Spectral Density indicate an alteration of simpatho-vagal balance in chagasic patients. Similarly, the DFA method enables discrimination between the chagasic patients and control subjects