La demanda de efectivo en Colombia: una caja negra a la luz de las redes neuronales

Número: 
268
Publicado: 
Clasificación JEL: 
E41, E47, C45
Palabras clave: 
Demanda de dinero, No linealidades, redes neuronales

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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

En el caso colombiano la tarea de pronosticar el futuro comportamiento se ha convertido en un verdader reto ya que durante la última década la economía ha sufrido importantes transformaciones que han del impuesto a las transacciones financieras. Al mismo tiempo, los ciclos de la actividad económica parecen ser más pronunciados. Estos cambios cobran especial relevancia en la medida en que la demanda de dinero esté asociada en forma no lineal con sus determinantes. En este trabajo se explora esta posible relación no lineal y se explota la flexibilidad de las redes neuronales artificiales -ANN- para modelarla. Las ganancias en los errores de pronóstico y la significancia estadística de las pruebas de no linealidad frente a modelos de naturaleza lineal auguran un futuro promisorio a estas técnicas que permiten predecir mejor el futuro en un entorno cambiante.