Evaluación de pronóstico de una red neuronal sobre el PIB en Colombia

Borradores de Economia
Número: 
575
Publicado: 
Clasificación JEL: 
C45, C53, E17, E23
Palabras clave: 
Red neuronal artificial, No linealidad, PIB, Rolling de pronóstico

Lo más reciente

Julián Alonso Cárdenas-Cárdenas, Deicy Johana Cristiano-Botia, Eliana Rocío González-Molano, Carlos Alfonso Huertas-Campos
Luis E. Arango, Juan José Ospina-Tejeiro, Fernando Arias-Rodríguez, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Jaime Andrés Collazos-Rodríguez, Diana M. Cortázar Gómez, Juan Pablo Cote-Barón, Julio Escobar-Potes, Aarón Levi Garavito-Acosta, Franky Juliano Galeano-Ramírez, Eliana Rocío González-Molano, Maria Camila Gomez Cardona, Anderson Grajales, David Camilo López-Valenzuela, Wilmer Martinez-Rivera, Nicolás Martínez-Cortés, Rocío Clara Alexandra Mora-Quiñones, Sara Naranjo-Saldarriaga, Antonio Orozco, Daniel Parra-Amado, Julián Pérez-Amaya, José Pulido, Karen L. Pulido-Mahecha, Carolina Ramírez-Rodríguez, Sergio Restrepo Ángel, José Vicente Romero-Chamorro, Nicol Valeria Rodríguez-Rodríguez, Norberto Rodríguez-Niño, Diego Hernán Rodríguez-Hernández, Carlos D. Rojas-Martínez, Johana Andrea Sanabria-Domínguez, Diego Vásquez-Escobar
Luis Armando Galvis-Aponte, Adriana Isabel Ortega-Arrieta, Adriana Marcela Rivera-Zárate

Las redes neuronales artificiales han mostrado ser modelos robustos para dar cuenta del comportamiento de diferentes variables. En el presente trabajo se emplean para modelar la relación no lineal del crecimiento del PIB. Tres modelos son considerados: dos autoregresivos (especificación lineal y no lineal) y una red neuronal que usa la tasa de interés. Evaluando el desempeño de los modelos dentro y fuera de muestra, los pronósticos realizados por las redes neuronales artificiales superan ampliamente a los modelos lineales, siendo esta evidencia de relaciones asimétricas en el comportamiento del PIB en Colombia.