Sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa con errores heterocedásticos para el modelado de series financieras
Neste trabalho propõem-se uma nova classe de modelos híbridos não lineais. No modelo proposto, a não linearidade em média representa-se utilizando um sistema adaptativo de nevro difusão de inferência (ANFIS, por sua sigla em inglês), enquanto a variação se representa usando um componente auto-regres...
- Autores:
-
Zapata Gómez, Elizabeth Catalina
Velásquez Henao, Juan David
Smith Quintero, Ricardo Agustín
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/23276
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3909
http://hdl.handle.net/10554/23276
- Palabra clave:
- ANFIS; ARCH; heteroscedasticity; time series; non-linear models
ANFIS; ARCH; heterocedasticidad; series temporales; modelos no lineales
ANFIS; ARCH; hetere cedasticidade; séries temporais; modelos não lineais
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional