Browsing by Subject "Redes neuronales artificiales"
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Item Open AccessLa 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 AccessModelos para la inflación básica de bienes transables y no transables en Colombia(Banco de la República, 2006-02-03) Torres, José LuisEn este trabajo se estiman modelos de corto plazo para pronosticar la inflación de bienes transables y no transables en Colombia. Estos modelos no existían en el Banco Central antes de 2004 y son de gran utilidad para la toma de decisiones de política monetaria. También se evalúan los beneficios, en términos de análisis y de capacidad pronóstico, de utilizar métodos que capturen la posible no linealidad de la curva de Phillips en los datos colombianos. Aunque existen diferentes razones que justifican una relación no lineal de corto plazo entre producto e inflación, cada una de ellas sugiere una forma diferente para la curva. Por esta razón, se utilizan redes neuronales artificiales (ANN) y los mínimos cuadrados flexibles (FLS), procedimientos que tienen la gran ventaja de que no imponen de antemano ninguna forma funcional que pueda sesgar los resultados. Una vez se hace la estimación de los modelos de inflación de transables y de no transables, se comparan los pronósticos de estos dos modelos no lineales con los de dos estimaciones lineales, se analizan las funciones de impulso respuesta de cada uno de los modelos y además se realiza una prueba de no linealidad. Se encuentra que la curva de Phillips en Colombia podría ser no lineal y por tanto resulta pertinente considerar modelos no lineales para su estimación. Finalmente, con estos modelos se intenta explicar el proceso de desinflación que ha vivido la economía colombiana en los últimos años tanto en la inflación de transables, como en la de no transables.Documentos de Trabajo. 2006-02-03Borradores de Economía; No. 365Item Open AccessEvaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de perdida asimétricas(Banco de la República, 2006-02-16) Jalil-Barney, Munir Andrés; Misas A., MarthaEl 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.Documentos de Trabajo. 2006-02-16Borradores de Economía; No. 376Item 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.