Modelado del comportamiento del tipo de cambio peso-dólar mediante redes neuronales diferenciales

Francisco Ortíz Arango, Agustín Ignacio Cabrera Llanos, Fernando Cruz Aranda

Resumen


Las redes neuronales artificiales se han venido consolidando como una técnica confiable para analizar comportamientos de variables económicas y financieras. Sus primeros usos en las finanzas datan de inicios de la década de los 90 ́s. A través de estos años su uso como herramienta de modelación y descripción de sistemas dinámicos no lineales en general, se ha ido consolidando como una técnica eficaz y relativamente rápida, gracias al gran desarrollo experimentado en los sistemas de cómputo.
En el presente trabajo se utiliza a las Redes Neuronales Diferenciales (RND) como herramienta de análisis y descripción del comportamiento del tipo de cambio entre el peso mexicano y el dólar estadounidense durante el periodo del 3 de enero de 2000 al 5 de octubre de 2011.
El empleo de esta técnica de uso común en el análisis de sistemas dinámicos complejos no lineales empleada en las áreas de ingeniería y biología, mostró un excelente desempeño en la descripción de la paridad peso-dólar desarrollada en este trabajo.


Palabras clave


Redes neuronales diferenciales; Sistemas dinámicos no lineales; Tipo de cambio

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