Nota sobre la predicción del Índice de Precios al Consumidor usando redes neuronales artificiales
Neste artigo se prognostica a variação porcentual do Índice de Preços ao Consumidor na Colômbia usando uma rede neuronal artificial. O modelo obtido, uma rede neuronal tipo perceptron multicamada, é capaz de capturar o ciclo sazonal presente nos dados usando somente os dados passados, como entradas...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- article
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/23445
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3617
http://hdl.handle.net/10554/23445
- Palabra clave:
- prediction; non-linear models; macroeconomics; SARIMA; exponential smoothing
predicción; modelos no lineales; macroeconomía; SARIMA; suavizado exponencial
previsão; modelos não lineares; macro-economia; SARIMA; suavizado exponencial
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | Neste artigo se prognostica a variação porcentual do Índice de Preços ao Consumidor na Colômbia usando uma rede neuronal artificial. O modelo obtido, uma rede neuronal tipo perceptron multicamada, é capaz de capturar o ciclo sazonal presente nos dados usando somente os dados passados, como entradas a rede neuronal, e não é necessário incluir variáveis fictícias que representem tal componente estrutural. A precisão desta aproximação é melhor que a obtida por outros modelos apresentados na literatura, incluídos aqueles com suavizações exponenciais, aproximadas a modelos SARIMA e outras configurações de redes neuronais. |
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