Pronóstico del promedio industrial Dow Jones, aplicando redes neuronales artificiales
En este trabajo se compara el pronóstico del Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) a través de dos modelos. Uno paramétrico de tipo GARCH y otro no paramétrico como la Red Neuronal Artificial (RNA) perceptrón multicapa. Para ello, se tomó una muestra de 150 observaciones en forma diaria y se pronosti...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Politécnico Nacional |
| Repositorio: | Repositorio Digital del IPN |
| OAI Identifier: | oai:www.repositoriodigital.ipn.mx:123456789/8788 |
| Acceso en línea: | http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/8788 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Pronóstico Red Neuronal Artificial Perceptrón multicapa |
| Sumario: | En este trabajo se compara el pronóstico del Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) a través de dos modelos. Uno paramétrico de tipo GARCH y otro no paramétrico como la Red Neuronal Artificial (RNA) perceptrón multicapa. Para ello, se tomó una muestra de 150 observaciones en forma diaria y se pronosticaron 10 periodos. Donde se observa que la RNA logra captar el comportamiento de la serie de tiempo, pero el modelo tipo GARCH presenta un mejor ajuste dentro y fuera de la muestra. |
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