| Revista: | Revista Mutis |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000441035 |
| ISSN: | 2256-1498 |
| Autores: | Coy Mondragón, Germán Enrique1 Granados, Oscar1 Garcia Bedoya, Olmer1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 65-76 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la eficiencia de las redes LSTM en la generación de predicciones de series de tiempo —a través de su memoria a corto y largo plazo— que sean comparables con el modelo predictivo ARIMA para estudios econométricos. Se analizó la incidencia de la tasa representativa de mercado (trm) y la tasa de los bonos de la deuda pública (TES) a 10 años, comparando ambos indicadores con el IBR. Con lo anterior, se buscó determinar la correlación existente en-tre estas variables mediante el método de Pearson. Finalmente, la eficiencia del modelo fue evaluada con el error cuadrático medio (RMSE), utilizando una red LSTM multivariable con tres entradas (IBR, TES y TRM) y una salida |
| Resumen en inglés | In recent years, predicting the behavior of the Benchmark Banking Indicator (IBR) has become relevant due to its importance in the Colombian money market. The purpose of this paper is to demonstrate the efficiency of LSTM networks for generating predictions of time series —through their long and short-term memory— that are comparable with the ARIMA predictive model for econometric studies. The incidence of the representative market rate (TRM) and the rate of 10-year public debt bonds (TES) was analyzed and compared to the IBR, seeking to determine its correlation through the Pearson method. Finally, the model efficiency was evaluated with the mean square error (RMSE), using a multivariable LSTM network with three inputs (IBR, TES, and TRM) and one output |
| Disciplinas: | Economía, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Banca, Redes, Redes neuronales, Aprendizaje automático, Series de tiempo, Predicción financiera, Indicador bancario de referencia |
| Keyword: | Banks, Networks, Neuronal networks, Machine learning, Time series, Finantial prediction, Benchmark Banking Indicator |
| Texto completo: | https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/view/1748/1767 |
