Publicado en 3C Empresa – Volumen 6 Número 3 (Edición 31)
Autores
Resumen
El presente trabajo plantea la aplicación de redes neuronales autorregresivas no lineales para el pronóstico del índice bursátil del mercado ecuatoriano de acciones, Ecuindex. Se prueban 45 estructuras de redes tipo NAR; modificando el número de retrasos de la serie de tiempos del índice y el número de neuronas de la capa oculta. En el período de prueba, la mejor red presenta un error MAPE inferior a 0.25% y un porcentaje de acierto de dirección del cambio superior al 68%.
Abstract
This paper proposes the application of nonlinear autoregressive neural networks for the forecast of the stock market index of the Ecuadorian stock market, Ecuindex. Forty-five NAR network structures are tested; modifying the number of lags in the index time series and the number of neurons in the hidden layer. In the test period, the best network has a MAPE error of less than 0.25% and a percent of success in change direction greater than 68%.
Artículo
Palabras clave
Ecuindex, redes neuronales autorregresivas, pronósticos, mercado ecuatoriano de acciones, coeficiente de Hurst.
Keywords
Ecuindex, autoregressive neural networks, forecasts, Ecuadorian stock market, Hurst coefficient.
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