Palabras clave
redes neuronales diferenciales
pronóstico
Bolsa Mexicana de Valores
funciones no lineales
sistemas dinámicos
Cómo citar
Resumen
A través de los años, el uso de las redes neuronales artificiales como herramienta de simulación, modelación y descripción de sistemas dinámicos no lineales se ha ido consolidando como una técnica eficaz y relativamente rápida gracias al gran desarrollo experimentado en los sistemas de cómputo. Esta técnica de uso común en algunas áreas de la ingeniería aplicada se empezó a utilizar en aplicaciones financieras a mediados de la década de los noventa. El presente trabajo utiliza una de las técnicas más recientes y poderosas en este ámbito: las redes neuronales diferenciales (RND), usada frecuentemente en análisis de procesos de la biotecnología. Mediante esta técnica se lleva a cabo el análisis y la estimación de la evolución del comportamiento del rendimiento del IPC de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) durante el periodo comprendido del 8 de noviembre de 1991 al 27 de enero de 2011. Adicionalmente, el análisis incluye un pronóstico intradía (seis valores durante una jornada de operación de la BMV) del rendimiento del IPC, el cual tiene una duración de un día después del último dato de la serie de tiempo del IPC. Cabe señalar que los resultados pronosticados mostraron una gran similitud con los datos reales.©2018, Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Nacional Autónoma de México. Reservados todos los derechos. La publicación del artículo en versión impres implica la cesión total de los derechos de propiedad (copyright) a Contaduría y Administración. La revista se reserva el derecho para la reproducción total o parcial del trabajo en otros medios impresos, electrónicos o cualquier otra alternativa, pero reconociendo siempre su autoría.
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