Redes neuronales artificiales: predicción de la volatilidad del tipo de cambio de la peseta

• Autores: María Bonilla Musoles, Paulina Marco Pont, José Ignacio Olmeda Martos
• Localización: Working papers = Documentos de trabajo: Serie EC - (Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas), Nº. 8, 2002, 47 págs.
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • El presente trabajo propone el empleo de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) al objeto de predecir la volatilidad del tipo de cambio de la peseta. En primer lugar, realizamos una comparación exhaustiva de la capacidad predictiva de las RNA en relación con otros modelos de la clase ARCH. Los resultados sugieren que, en media, las RNA se comportan mejor que los modelos tipo ARCH. Finalmente, también proponemos nuevos modelos híbridos para predecir la volatilidad que, basados en la técnica de las RNA, utilizan las predicciones de diferentes modelos paramétricos. Nuestros resultados muestran que el modelo híbrido que proponemos, en media, por lo general se comporta mejor que los otros modelos paramétricos y que la agregación lineal de las predicciones.