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Redes neuronales recurrentes y modelos arima para el pronóstico de la inflación en el Perú
Date
2023Author
Chilón Ayay, Anghie Lizzeth
Institutions
Abstract
La presente investigación compara la metodología ARIMA y Redes Neuronales
Recurrentes con el fin de encontrar el mejor modelo para el pronóstico de la inflación en el
Perú. La investigación consta con una muestra de estudio desde enero de 2000 hasta
diciembre de 2021.
Al diseñarse el modelo para cada serie, se procedió a pronosticar para todos los meses
del año 2022, los cuales se compararon con los datos reales para determinar cuál
metodología realiza un mejor pronóstico. Los resultados indicaron que el modelo de redes
neuronales recurrentes LSTM logró obtener un menor error de evaluación de pronóstico a
comparación de la metodología ARIMA, para ello se utilizaron los indicadores RMSE,
MAE, MAPE, EMC y MPE