Please use this identifier to cite or link to this item:
http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/106249| Title: | Predicción del IPC mexicano combinado modelos econométricos e inteligencia artificial | Keywords: | Pronóstico;Índice Bursátil;Series de Tiempo;Descomposición Empírica en Modos;Redes Neuronales Artificiales Evolutivas;info:eu-repo/classification/cti/7 | Publisher: | Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF) | Project: | 13 4 |
Description: | Artículo en revista indizada publicado en la Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF) El objetivo de este trabajo es descomponer los factores de comportamiento del Índice de Precios y Cotizaciones (IPC) mexicano para ser pronosticado mediante modelos econométricos y redes neuronales artificiales evolutivas. La metodología empleada consiste en reducir la complejidad de análisis y eliminar el ruido en los datos del IPC mediante la descomposición empírica en modos (DEM), combinando las funciones de modo intrínseco (FMIs) resultantes con las variantes de los modelos autorregresivo integrado de promedio móvil (ARIMA) y autorregresivo con heterocedasticidad condicional (ARCH), y el algoritmo de selección de características de programación evolutiva de redes (FS-EPNet) para pronosticar su comportamiento. La configuración experimental y resultados se presentan y analizan mediante tres fases de predicción del IPC. Las limitaciones son que el IPC mexicano no es estacionario, implicando que algunas FMIs tampoco lo sean. La originalidad consiste en la combinación de la DEM con el algoritmo FS-EPNet para analizar la evolución del mercado bursátil mexicano a través de su IPC, con lo cual se demuestra y concluye que genera una mejor predicción que la obtenida a partir de los datos originales. |
URI: | http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/106249 | Other Identifiers: | http://hdl.handle.net/20.500.11799/106249 | Rights: | info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| Appears in Collections: | Producción |
Show full item record
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.