Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana

• JUAN CAMILO SANTANA ^[1]
  1. [1] Universidad Federal de Pernambuco
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 29, Nº. 1, 2006, págs. 77-92
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Forecasting Time Series with Neural Networks: An Application to the Colombian Inflation
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• Resumen
  • español

    Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de series temporales 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-Jenkins y el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combi nación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorar la capacidad de predicción.

  • English

    Evaluating the usefulness of neural network methods in predicting the Colombian Inflation is the main goal of this paper. The results show that neural networks forecasts can be considerably more accurate than forecasts obtained using exponential smoothing and SARIMA methods. Experimental results also show that combinations of individual neural networks forecasts improves the forecasting accuracy.

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