Estudio empírico sobre la capacidad predictiva de las redes neuronales en el pronóstico de la inflación colombiana: una metodología alternativa

Abstract

Evaluar la capacidad de prediccion de las metodologias de redes neuronales SARIMA de Box-Jenkins, suavizamiento exponencial y modelos de regresion con coeficientes variando en el tiempo es de interes en el pronostico de la inflacion colombiana, cuyo conocimiento es primordial para el diseno de politicas economicas y programas estrategicos de inversion tanto en el sector publico como en el privado. Una aplicacion que pronostica valores futuros de la serie de inflacion colombiana permite mostrar que las redes neuronales con ayuda de componentes no observables pueden ser mas precisas si se comparan con las metodologias tradicionales de Box-Jenkins, el suavizamiento exponencial y los minimos cuadrados flexibles. Ademas, los resultados revelan que combinaciones de pronosticos haciendo uso de las redes neuronales tienden a proporcionar mejores predicciones.