Resumen

VELASQUEZ, Juan D.; GUTIERREZ, Sarah  y  FRANCO, Carlos J.. USO DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL DINÁMICA PARA PRONOSTICAR LA VOLATILIDAD DE UNA SERIE DE TIEMPO FINANCIERA. Rev. ing. univ. Medellín [online]. 2013, vol.12, n.22, pp.127-136. ISSN 1692-3324.

La habilidad para obtener pronósticos precisos de la volatilidad es un importante problema para el analista financiero. En este artículo, se usa el modelo DAN2, un perceptrón multicapa y un modelo ARCH para pronosticar la varianza condicional mensual de una acción. Los resultados muestran que el modelo DAN2 es más preciso para pronosticar las varianzas dentro-de-la-muestra y fuera-de-la-muestra que los otros modelos considerados para el conjunto de datos utilizado. Así, el valor de esta red neuronal como herramienta predictiva es demostrado.

Palabras clave : Pronóstico de la volatilidad; modelos no lineales; heterocedasticidad.

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