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

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.

DOI: https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/efr/2012v2n1/Ortiz