Evaluación asimétrica de una red neuronal artificial

Maria Clara Aristizábal Restrepo

No 2624, Borradores de Economia from Banco de la Republica

Abstract: Las redes neuronales artificiales (ANN)1 son modelos computacionales que tratan de replicar, de manera simplificada, el complejo funcionamiento del cerebro humano. Su capacidad de aprendizaje a través de ensayos repetidos, las ha hecho muy populares en una amplia variedad de aplicaciones en todas las ciencias. Su reciente implementación en economía se debe al hecho de que en las series económicas y financieras es más probable que aparezcan relaciones no lineales que lineales (Granger, 1991)2 como las exigidas por los modelos econométricos tradicionales. Las ANN han demostrado ser una herramienta muy útil por su sorprendente habilidad para capturar relaciones no lineales entre variables. De hecho, pueden aproximar cualquier función no lineal si son correctamente especificadas (Tkacz y Hu, 1999). El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del IPC y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. La Constitución de 1991 le otorgo al Banco de la República la responsabilidad de velar por la estabilidad de precios. Este hecho, sumado al rezago con el que las políticas monetarias afectan a su variable objetivo, en este caso la inflación, hace indispensable para las autoridades monetarias, contar con los mejores modelos para pronosticarla y guiar sus decisiones de política. Las ANN aparecen como una excelente alternativa para lograr este propósito, dado el comportamiento intrínsecamente no lineal exhibido por la relación entre estas variables.

Keywords: Red Neuronal Artificial; No linealidad; Unidad Escondida; Función de Activación; Rolling de (search for similar items in EconPapers)
Pages: 52
Date: 2006-01-01
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