Pronóstico de la volatilidad usando perceptrones multicapa con funciones adaptativas de activación

• Gutiérrez, Sarah ^[1] ; Velásquez, Juan D. ^[1] ; Franco., Carlos J. ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Avances en Sistemas e Informática, ISSN 1909-0056, Vol. 8, Nº. 2, 2011, págs. 119-126
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• 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.