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Revista Colombiana de Estadística
versión impresa ISSN 0120-1751
Resumen
SANTANA, JUAN CAMILO. Predicción de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2006, vol.29, n.1, pp.77-92. ISSN 0120-1751.
Evaluar la capacidad de las redes neuronales en la predicción de series temporales es de sumo interés. Una aplicación que pronostique valores futu ros de la serie de inflación colombiana permite mostrar que las redes neuro nales pueden ser más precisas que las metodologías SARIMA de Box-Jenkins y el suavizamiento exponencial. Además, los resultados revelan que la combi nación de pronósticos que hacen uso de las redes neuronales tiende a mejorar la capacidad de predicción.
Palabras clave : Perceptron multicapas; modelos SARIMA; suavizamiento exponencial; combinación de pronósticos; componentes no observables.