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Revista Económica
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ECONÓMICA
Vol. LVII, Enero-Diciembre 2011
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Modelización y predicción de series de tiempo financieras utilizando redes neuronales
Hugo Roberto Balacco y Gustavo Germán Maradona

Cita del artículo:

Balacco, Hugo Roberto y Gustavo Germán Maradona (2011). “Modelización y predicción de series de tiempo financieras utilizando redes neuronales”. Económica, Vol. LVII: 3-24.

Resumen:

El objetivo perseguido en el presente trabajo lo constituye la modelización y predicción de series temporales financieras utilizando redes neuronales. Al respecto, se seleccionó una red neuronal total recurrente con dos capas ocultas, una capa para la función umbral lineal y otra para función arcotangente. Las series utilizadas fueron los índices MERVAL (Argentina) y DOW JONES (USA). Los resultados, obtenidos con información correspondiente al período 1995-2006, se exponen en comparación con técnicas alternativas y con resultados obtenidos por otros investigadores.

Abstract:

The purpose of this work is to model and predict Financials Time Series by using neural networks. In order to achieve this aim, a recurrent total neural network with two hidden layers has been chosen; one layer for the linear threshold function and the other for the arctangent function. The series used in this research paper are the MERVAL index (Argentina) and the DOW JONES (USA). These results are based on information obtained over a period that goes from 1995 to 2006. The presentation will deal with the comparison of alternative techniques and the results obtained by other research workers.

Idioma: Español

Texto completo: Descargar

Autor(es):

Hugo Roberto Balacco: Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo
Gustavo Germán Maradona: Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo

Códigos JEL:

C40- Econometric and Statistical Methods: Special Topics: General

 
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