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Pronóstico de la volatilidad usando perceptrones multicapa con funciones adaptativas de activación

Gutiérrez, Sarah and Velásquez, Juan D. and Franco., Carlos J. (2011) Pronóstico de la volatilidad usando perceptrones multicapa con funciones adaptativas de activación. Avances en Sistemas e Informática; Vol. 8, núm. 2 (2011); 119-126 Avances en Sistemas e Informática; Vol. 8, núm. 2 (2011); 119-126 1909-0056 1657-7663 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/arti...

Resumen

Las redes neuronales artificiales han sido usadas exitosamente para la predicción de series de tiempo no lineales. En este artículo, se presenta una aproximación novedosa para modelar y pronosticar la volatilidad de una serie de tiempo financiera usando un perceptrón multicapa con una función adaptativa de activación; los parámetros del modelo son estimados maximizando el logaritmo natural de la función de verosimilitud de los residuos. Para garantizar que la varianza sea siempre cero o positiva, se impusieron algunas restricciones a la red neuronal artificial. Para evaluar habilidad predictiva de la aproximación propuesta, se compararon los pronósticos de un modelo ARCH y de la red neuronal; se encontró que la aproximación propuesta es capaz de pronosticar con mayor precisión la volatilidad que el modelo clásico.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:ARCH no lineal, Modelos no lineales, Modelos de pronóstico, Heterocedasticidad, Modelos heterocedásticos condicionales, Precisión predictiva.
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Avances en Sistemas e Informática
Código ID:28844
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :29 Junio 2014 02:28
Ultima modificación:18 Agosto 2014 18:25
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