Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2006
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876468171132633088 |
|---|---|
| author | Juan Camilo Santana |
| author_facet | Juan Camilo Santana |
| contents | Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana Juan Camilo Santana Física, Astronomía y Matemáticas modelos SARIMA Perceptron multicapas suavizamiento exponencial combinación de pronósticos componentes no observables Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de seriestemporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu-ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro-nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkinsy el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combinación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorarla capacidad de predicción. 2006 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89929105 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.29 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89929105 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana Juan Camilo Santana Física, Astronomía y Matemáticas modelos SARIMA Perceptron multicapas suavizamiento exponencial combinación de pronósticos componentes no observables Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana Juan Camilo Santana Física, Astronomía y Matemáticas modelos SARIMA Perceptron multicapas suavizamiento exponencial combinación de pronósticos componentes no observables Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de seriestemporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu-ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro-nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkinsy el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combinación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorarla capacidad de predicción. 2006 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89929105 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.29 |
| title | Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana |
| topic | Física, Astronomía y Matemáticas modelos SARIMA Perceptron multicapas suavizamiento exponencial combinación de pronósticos componentes no observables |
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