SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 issue24Rompiendo la tradición: De describir la conducta de compra a comprender al consumidorLa Pedagogía Crítica y las competencias de emprededurismo en estudiantes universitarios author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Pensamiento & Gestión

Print version ISSN 1657-6276
On-line version ISSN 2145-941X

Abstract

ZAPATA GARRIDO, Luis Alberto  and  DIAZ MOJICA, Hugo Fabián. Predicción del tipo de cambio peso-dólar utilizando Redes Neuronales Artificiales (rna). Pensam. gest. [online]. 2008, n.24, pp.29-42. ISSN 1657-6276.

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.

Keywords : Predicción del tipo de cambio; Redes Neuronales Artificiales.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License