Redes Neuronales En La Predicción de Las Fluctuaciones de La Economía a Partir Del Movimiento de Los Mercados de Capitales*
El Trimestre Económico › Vol. 74 Núm. 294, Abril 2007
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Redes Neuronales En La Predicción de Las Fluctuaciones de La Economía a Partir Del Movimiento de Los Mercados de Capitales*
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INTRODUCCIÓNLa drástica reducción de tiempo de computación requerido para generar y procesar modelos no lineales basados en inteligencia artificial ha estimulado su aplicación a temas macroeconómicos que antes eran considerados complejos. Parte de este impulse se debe a que hoy en día se duda que los modelos lineales puedan predecir los ciclos de negocios. Varios estudios (Kaiser y Maraval, 1999; Verbrugge, 1997, y Kim et al, 1996, entre otros) han establecido que los ciclos de negocio son asimétricos. Otros estudios recientes (Granger y Terasvirta, 1993; Diebold y Rudebusch, 1993; Swansen y White, 1995, y Jaditz et al, 1998) han demostrado que los modelos de predicción macroeconómica mejoran cuando incluyen componentes no lineales. Con base en el ejemplo de Natter et al (1994), Moody et al (1993), White (1996), Tkacz (2000) y Jagric (2003), quienes han creado modelos de predicción macroeconómica basados en redes neuronales que se desempeñan mejor que los modelos lineales, el objetivo de este estudio es reconfirmar la validez de los modelos no lineales con base en redes neuronales para la proyección macroeconómica, mas de tal manera que sean de utilidad para la comunidad de inversionistas potenciales. En este estudio utilizamos la medida estadística de la precisión en el acierto direccional y magnitudinal establecida por Anatolyev y Gerko (2005).El método más conocido para predecir los ciclos de negocios es el índice LEI (Leading Economic Indicators) o índice compuesto -de índole lineal-, que ha predicho cada una de las pasadas ocho recesiones en los Estados Unidos. Este índice, publicado mensualmente por la Conference Board para ...Ver el contenido completo de este documento
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