Resumen de Modelos para la predicción de los tipos de interés en el mercdo interancario: estructuras lineales, GARCH y redes neuronales artificiales
Jorge V. Pérez Rodríguez, Salvador Torra Porras, Máximo Borrell Vidal
En este trabajo se presenta un análisis comparativo de las capacidades de distintas técnicas -modelos lineares estándar, modelos no lineales con estructuras ARCH y redes neuronales artificiales- para la predicción de los tipos de interés del mercado interbancario español. Tomando como base el período que abarca desde 1992 hasta 1997, se compara el comportamiento de las técnicas mencionadas en la predicción de los tipos de interés para diferentes plazos. Los resultados indican tanto en la modelización univariante como la multivariante, una moderada ventaja de los modelos neuronales.
