Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana

Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana

Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de series temporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkins y el...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: JUAN CAMILO SANTANA
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2006-06-01
Series:Revista Colombiana de Estadística
Subjects:
Perceptron multicapas
modelos SARIMA
suavizamiento exponencial
combinación de pronósticos
componentes no observables
Online Access:http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512006000100005&lng=en&tlng=en
Description
Summary:Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de series temporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkins y el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combi nación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorar la capacidad de predicción.
ISSN:0120-1751

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