| Revue: | Pensamiento & gestión |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000304532 |
| ISSN: | 1657-6276 |
| Autores: | Zapata Garrido, Luis Alberto Díaz Mojica, Hugo Fabián |
| Año: | 2008 |
| Periodo: | Jun |
| Número: | 24 |
| Paginación: | 29-42 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | El objetivo de este trabajo es realizar predicciones del tipo de cambio peso-dólar utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA´s), para lo cual la investigación se basó en determinar la relación existente entre los resultados obtenidos y los tipos de cambio vigentes en las fechas de estudio, determinar el tipo de red neuronal que más se adapta a la predicción de tipos de cambio y analizar el comportamiento de las variables de la RNA en el proceso de predicción de los tipos de cambio. Para lograr esto, utilizando el software Easy-NN-plus, seleccionamos información de doce variables económicas de 2005 que sirvieron como entrada a un sistema de redes neuronales, en el que la salida era el tipo de cambio. Una vez realizado el entrenamiento de la red y establecidos los valores de las variables de entrada para el proceso de predicción, se obtuvieron los valores del tipo de cambio para el primer mes de 2006; de esta forma, se realizaron dieciocho pruebas, utilizando diferentes combinaciones de variables. Los resultados obtenidos muestran márgenes de error bajos entre las predicciones y los resultados reales |
| Resumen en inglés | The objective of the present work is to realize predictions of the type of change peso-dollar being used Artificial Neuronal Networks (ANR´s), for which, the investigation was based to determine the existing relation between the obtained results and the effective types of change in the dates of study, to determine the type of neuronal network that adapts more to the prediction of types of change and to analyze the behavior of the variables of the ANR in the process of prediction of the types of change. In order to obtain this, using software Easy-N-extra, we selected information of twelve economic variables of the year 2005 that served as entrance to a system of neuronal networks, in that the exit was the type of change. Once realized the training of the network and established the values of the variables of entrance for the prediction process, the values of the type of change for the first month of year 2006 were obtained; of this form, eighteen tests were realized, using different combinations from variables. The obtained results show to low allowable errors between the predictions and the real results |
| Disciplinas: | Economía, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Economía monetaria, Computación, Tipos de cambio, Redes neuronales artificiales, Predicción |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
