Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de perdida asimétricas

Número: 
376
Publicado: 
Clasificación JEL: 
C22, C53, F31
Palabras clave: 
Tipo de cambio, Redes neuronales artificiales, Evaluación de pronóstico.

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Andrea Sofía Otero-Cortés, Karina Acosta, Luis E. Arango, Danilo Aristizábal, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Oscar Becerra, Cristina Fernández, Luz Adriana Flórez, Luis Armando Galvis-Aponte, Anderson Grajales, Catalina Granda, Franz Alonso Hamann-Salcedo, Juliana Jaramillo-Echeverri, Carlos Medina, Jesús Enrique Morales-Piñero, Alejandra Morales, Leonardo Fabio Morales, Juan José Ospina-Tejeiro, Christian Manuel Posso-Suárez, José Pulido, Mario Andrés Ramos-Veloza, Alejandro Sarasti-Sierra
Ana María Iregui-Bohórquez, Ligia Alba Melo-Becerra, María Teresa Ramírez-Giraldo, Jorge Leonardo Rodríguez-Arenas

El presente trabajo compara especificaciones lineales y no lineales (expresadas en redes neuronales artificiales) ajustadas a la variación porcentual diaria del tipo de cambio utilizando para ello funciones de costo tradicionales (simétricas) a la vez que se introduce el análisis asimétrico. Los resultados muestran que las redes neuronales permiten obtener mejores pronósticos con ambos tipos de funciones de costos. Sin embargo, es de anotar que cuando se evalúan los pronósticos con funciones asimétricas, el modelo no lineal supera ampliamente a su contraparte lineal.