Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de pérdida asimétricas

Se comparan especificaciones lineales y no lineales (estas últimas expresadas en redes neuronales artificiales) ajustadas a la variación porcentual diaria del tipo de cambio utilizando para ello funciones de costo tradicionales (simétricas) y funciones de pérdida asimétricas. Los resultados muestran que las redes neuronales permiten obtener mejores pronósticos con ambos tipos de funciones de costos. Sin embargo, es de anotar que cuando se evalúan los pronósticos con funciones asimétricas, el modelo no lineal supera ampliamente a su contraparte lineal.

• Autores: Jalil, Munir Andrés; Misas, Martha
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40494
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40494; http://bdigital.unal.edu.co/30591/
• Palabra clave: modelos para series de tiempo; modelos no lineales; tipo de cambio extranjero; Time series models; Nonlinear models; Foreign exchange
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional