Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Cited by Google
Similars in SciELO
Similars in Google
Share
Revista Ingenierías Universidad de Medellín
Print version ISSN 1692-3324
Abstract
VELASQUEZ, Juan D.; GUTIERREZ, Sarah and 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.
Keywords : Pronóstico de la volatilidad; modelos no lineales; heterocedasticidad.