No-linealidades en la demanda de efectivo en Colombia : las redes neuronales como herramienta de pronóstico

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dc.audiencePolicymakersspa
dc.audienceResearchersspa
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorMisas A., Marthaspa
dc.creatorLópez-Enciso, Enrique Antoniospa
dc.creatorArango-Arango, Carlos Albertospa
dc.creatorHernández, Juan Nicolásspa
dc.creator.firmaCarlos A. Arango-Arangospa
dc.date.accessioned2004-06-01T08:30:10Zeng
dc.date.available2004-06-01T08:30:10Zeng
dc.date.created2004-06-01spa
dc.date.issued2004-06eng
dc.descriptionEl 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.spa
dc.description.abstractForecasting the demand for cash in Colombia has become a true challenge in the recent past. The last decade witnessed strong changes in the variables that determine the demand for money: Inflation and, hence, interest rates, fall substantially, technological progress was strong in the Colombian Payment System and distorting Tobin-like taxes to financial transactions were imposed. These changes are of special relevance when the demand for money is a non-linear function of its determinants. In this paper we exploit the flexibility of artificial neural networks (ANN) to explore the existence of nonlinearity in the demand for cash. The results show that the ANN models outperform those of linear nature in terms of forecast errors. Furthermore, significant evidence is found of non-linearity in the dynamics of the demand for cash.eng
dc.format.extent49 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/3254spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/3254
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/Espe.4501spa
dc.relation.dotechttps://ideas.repec.org/a/col/000107/003277.htmlspa
dc.relation.ispartofArtículos de revistaspa
dc.relation.ispartofseriesRevista Ensayos Sobre Política Económicaspa
dc.relation.issn0120-4483spa
dc.relation.isversionofRevista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 22. No. 45. Junio, 2004. Pág.: 10-57.spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/a/bdr/ensayo/v22y2004i45p10-57.htmlspa
dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.bibliographicCitationArango, L. E.; González, A. (2000). “A nonlinear specification of demand for cash in Colombia”, en Money Affaire, Vol. XIII, No. 2.spa
dc.source.bibliographicCitationArize, A. (1999). “The Demand for LDC Exports: Estimates from Singapore”, en The International Trade Journal, Vol. XIII, No. 4.spa
dc.source.bibliographicCitationArrau y Gregorio (1994). “Financial Innovation and Money Demand: Application to Chile and Mexico”, en Review of Economics and Statistics, Vol. 75.spa
dc.source.handleRepecRepEc:bdr:ensayo:v:22:y:2004:i:45:p:10-57spa
dc.subjectDemanda de efectivospa
dc.subjectRedes neuronales artificialesspa
dc.subjectNo linealidadspa
dc.subjectARIMAspa
dc.subjectARIMA con intervención y transferenciaspa
dc.subjectVARspa
dc.subjectVECspa
dc.subjectPronósticospa
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topicseng
dc.subject.jelE41 - Demand for Moneyeng
dc.subject.jelE47 - Money and Interest Rates: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Modelseng
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionadosspa
dc.subject.jelspaE41 - Demanda de dinerospa
dc.subject.jelspaE47 - Dinero y tipos de interés: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.jelspaC32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estadosspa
dc.subject.keywordDemand for moneyeng
dc.subject.keywordCasheng
dc.subject.keywordArtificial neural networkseng
dc.subject.keywordNon-linearityeng
dc.subject.keywordIntervention and transfer-function ARIMA modelseng
dc.subject.keywordVAReng
dc.subject.keywordVECeng
dc.subject.keywordForcastingeng
dc.subject.lembDemanda por dinero -- Modelos econométricosspa
dc.subject.lembRedes neurales (Informática)spa
dc.subject.lembVectores autorregresivosspa
dc.titleNo-linealidades en la demanda de efectivo en Colombia : las redes neuronales como herramienta de pronósticospa
dc.title.alternativeNon-linearities in the demand for money in Colombia : artificial neural networks as a forecasting toolspa
dc.typeArticleeng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaArtículospa

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No-linealidades en la demanda de efectivo en Colombia : las redes neuronales como herramienta de pronóstico
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Año: 2004 - Vol. 22 - No. 45