Evaluaci�n asim�trica de una red neuronal artificial

Maria Clara Aristiz�bal 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 trav�s de ensayos repetidos, las ha hecho muy populares en una amplia variedad de aplicaciones en todas las ciencias. Su reciente implementaci�n en econom�a se debe al hecho de que en las series econ�micas y financieras es m�s probable que aparezcan relaciones no lineales que lineales (Granger, 1991)2 como las exigidas por los modelos econom�tricos tradicionales. Las ANN han demostrado ser una herramienta muy �til por su sorprendente habilidad para capturar relaciones no lineales entre variables. De hecho, pueden aproximar cualquier funci�n no lineal si son correctamente especificadas (Tkacz y Hu, 1999). El objetivo de este trabajo es explorar la relaci�n no lineal entre el dinero y la inflaci�n en Colombia a trav�s de una red neuronal artificial, utilizando informaci�n mensual de la variaci�n del IPC y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. La Constituci�n de 1991 le otorgo al Banco de la Rep�blica la responsabilidad de velar por la estabilidad de precios. Este hecho, sumado al rezago con el que las pol�ticas monetarias afectan a su variable objetivo, en este caso la inflaci�n, hace indispensable para las autoridades monetarias, contar con los mejores modelos para pronosticarla y guiar sus decisiones de pol�tica. Las ANN aparecen como una excelente alternativa para lograr este prop�sito, dado el comportamiento intr�nsecamente no lineal exhibido por la relaci�n entre estas variables.

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