REDES NEURONALES ARTIFICIALES: PREDICCIÓN DE LA VOLATILIDAD DEL TIPO DE CAMBIO DE LA PESETA

Ignacio Olmeda, María Bonilla and Paulina Marco
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Ignacio Olmeda: Universidad de Alcalá de Henares
María Bonilla: Universitat de València
Paulina Marco: Universitat de València

Working Papers. Serie EC from Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas, S.A. (Ivie)

Abstract: In this work, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs), with theobjective of predicting the volatility of peseta exchange rate. Firstly, we perform anexhaustive analysis of the forecasting ability of ANNs by comparing them against otherARCH-type models. The results suggest that ANN are, on average, better than ARCHmodels. Finally, we also propose new hybrid prediction models of volatility, based onANNs, which use the forecasts of different parametric models. Our results show that themodel is generally better, in mean, than other parametric models as well as a linearaggregation of forecasts. 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.

Keywords: Volatilidad; predicción; no linealidad; modelos no paramétricos; redes neuronales artificiales (RNA). Volatility; prediction; no linearity; non parametric models; artificial neural networks (ANNs) (search for similar items in EconPapers)
Pages: 47 pages
Date: 2002-04
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