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        Sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa con errores heterocedásticos para el modelado de series financieras

        Sistemas adaptativos de inferência em nevro difusão com erros heterecedásticos para o modelado de séries financeiras

        Registro en:
        1900-7205
        0120-3592
        http://hdl.handle.net/10554/23276
        Autor
        Zapata Gómez, Elizabeth Catalina
        Velásquez Henao, Juan David
        Smith Quintero, Ricardo Agustín
        Institución
        • Pontificia Universidad Javeriana (Colombia)
        Resumen
        En este trabajo se propone una nueva clase de modelos híbridos no lineales. En el modelo propuesto, la no linealidad en la media se representa usando un sistema adaptativo neurodifuso de inferencia (ANFIS, por su sigla en inglés), mientras la varianza se representa usando una componente autorregresiva heterocedástica condicional. Se presenta la formulación matemática de este tipo de modelos y se propone un método para su estimación; adicionalmente, se desarrolla para el modelo propuesto una estrategia de especificación basada en una batería de pruebas estadísticas que incluyen pruebas para la especificación de los modelos de regresión con transición suave (STR, por su sigla en inglés) y la prueba del radio de verosimilitud. Como un caso de estudio, se modela la dinámica de la serie de los cambios en los precios de cierre de las acciones de IBM, la cual se usa comúnmente como referente en la literatura de series de tiempo. Los resultados indican que el modelo desarrollado representa mejor que otros modelos de características similares la dinámica de la serie estudiada.
        Materias
        ANFIS; ARCH; heteroscedasticity; time series; non-linear models
        ANFIS; ARCH; heterocedasticidad; series temporales; modelos no lineales
        ANFIS; ARCH; hetere cedasticidade; séries temporais; modelos não lineais

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