Pronóstico de la volatilidad usando perceptrones multicapa con funciones adaptativas de activación
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Autores
Gutiérrez, Sarah
Velásquez, Juan D.
Franco., Carlos J.
Director
Tipo de contenido
Artículo de revista
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2011
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Resumen
Las redes neuronales artificiales han sido usadas exitosamente para la predicción de series de tiempo no lineales. En este artículo, se presenta una aproximación novedosa para modelar y pronosticar la volatilidad de una serie de tiempo financiera usando un perceptrón multicapa con una función adaptativa de activación; los parámetros del modelo son estimados maximizando el logaritmo natural de la función de verosimilitud de los residuos. Para garantizar que la varianza sea siempre cero o positiva, se impusieron algunas restricciones a la red neuronal artificial. Para evaluar habilidad predictiva de la aproximación propuesta, se compararon los pronósticos de un modelo ARCH y de la red neuronal; se encontró que la aproximación propuesta es capaz de pronosticar con mayor precisión la volatilidad que el modelo clásico.