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...

Full description

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
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