Resumen

SANTANA CONTRERAS, Juan Camilo; CAMARO, Álvaro Andrés; CASAS HENAO, Arnoldo  y  JIMENEZ MENDEZ, Édgar. Étude empirique sur la capacité de prédiction des réseaux neuronaux dans le pronostic de l´inflation colombienne: une méthodologie alternative. Innovar [online]. 2006, vol.16, n.28, pp.187-198. ISSN 0121-5051.

Évaluer la capacité de prédiction des méthodologies de réseaux neuronaux, SARIMA de Box-Jenkins, d´atténuation exponentielle et des modèles de régression avec des coefficients variant dans le temps est intéressant pour le pronostic de l'inflation colombienne, dont la connaissance est primordiale dans l'élaboration de politiques économiques et de programmes stratégiques d'investissement tant dans le secteur public que dans le privé. Une application qui pronostique des données futures de la série d'inflation colombienne permet de montrer que les réseaux neuronaux avec l'aide d´éléments non observables, peut-être plus précise en comparaison avec les méthodologies traditionnelles de Box-Jenkins, l'atténuation exponentielle et les cadres flexibles minimums. De plus, les résultats révèlent que les combinaisons de pronostics utilisant des réseaux neuronaux, tendent à fournir de meilleures prédictions.

Palabras clave : "perceptron" multicouches; modèles SARIMA; atténuation exponentielle; cadres flexibles minimums; combinaisons de pronostics; composantes non observables.

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