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 futuros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuronales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkins y el s...
- Autores:
-
Santana, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40269
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40269
http://bdigital.unal.edu.co/30366/
- Palabra clave:
- Perceptron multicapas
modelos SARIMA
suavizamiento exponencial
combinación de pronósticos
componentes no observables
Multilayer perceptron
SARIMA models
Exponencial smoothing
Combination of forecasts
Unobservable components
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional