Browsing by Subject "Artificial neural networks"
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La inflación en Colombia : una aproximación desde las redes neuronales(Banco de la República de Colombia, 2002-06) Misas A., Martha; López-Enciso, Enrique Antonio; Querubín-Borrero, PabloEste documento presenta un modelo de estimación de la inflación en Colombia con base en la utilización de un modelo de la red neuronal artificial (ANN). La prueba de no-linealidad de la relación entre el dinero y la inflación, al igual que diferentes argumentos teóricos mencionados en el trabajo, muestra la importancia de modelar la inflación con técnicas no lineales como las redes neuronales.Artículos de revista. 2002-06-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 20. No. 41-42. Junio, 2002. Pág.: 143-214.Item Open AccessNo-linealidades en la demanda de efectivo en Colombia : las redes neuronales como herramienta de pronóstico(Banco de la República de Colombia, 2004-06) Misas A., Martha; López-Enciso, Enrique Antonio; Arango-Arango, Carlos Alberto; Hernández, Juan NicolásEl pronóstico de la demanda de efectivo en Colombia se ha convertido en un verdadero reto en el pasado reciente. En la última década la economía sufrió importantes transformaciones, las cuales trajeron consigo fuertes cambios en las variables que la determinan: la inflación y, por ende, las tasas de interés cayeron sustancialmente, el sistema de pagos experimentó importantes innovaciones tecnológicas y el impuesto a las transacciones financieras incentivó el uso del efectivo. 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 la existencia de no-linealidad y se explota la flexibilidad de las redes neuronales artificiales (ANN) para modelarla. Los resultados muestran claras ganancias en los errores de pronóstico de las ANN frente a modelos de naturaleza lineal y evidencia significativa de la existencia de no-linealidades en la dinámica del efectivo.Artículos de revista. 2004-06-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 22. No. 45. Junio, 2004. Pág.: 10-57.Item Open AccessRegresión del cuantil aplicada al modelo de redes neuronales artificiales : una aproximación de la estructura Caviar para el mercado de valores colombiano(Banco de la República de Colombia, 2011-07) Londoño, Charle AugustoExisten diversas metodologías para calcular el valor en riesgo (VaR) que pretenden capturar principalmente el riesgo de mercado al que están expuestas las instituciones financieras. Siendo el modelo de valor en riesgo condicional autorregresivo (CAViaR) de Engle y Manganelli (1999, 2001, 2004) una buena aproximación empírica para la verdadera medida VaR, tanto para cubrir el riesgo como para el cumplimiento de la regulación bancaria. Por consiguiente, el objetivo de este artículo es realizar una aproximación al modelo CAViaR para el mercado de valores colombiano, empleando diferentes factores de riesgo macroeconómicos y financieros como los esbozados en Chernozhukov y Umantsev (2001); además, se busca establecer qué regla empírica permite una mejor captura del comportamiento del índice general de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC).Artículos de revista. 2011-07-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 29. No. 64, edición especial Riesgos en la industria bancaria. Julio, 2011. Pág.: 62-109.Item Open AccessForecasting latin-american yield curves: an artificial neural network approach(Banco de la República, 2013-03-01) Vela, DanielDocumentos de Trabajo. 2013-03-01Borradores de Economía; No. 761Item Open AccessWhose balance sheet is this? : neural networks for banks' pattern recognition(Banco de la República, 2016-09-07) León-Rincón, Carlos Eduardo; Moreno-Gutiérrez, José Fernando; Cely, JorgeDocumentos de Trabajo. 2016-09-07Borradores de Economía; No. 959