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Redes neuronales artificiales sin capa oculta en aplicaciones para el caso de estudio del pronóstico de la inflacion en Colombia

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Date
2013-07-19Author
Castillo Osorio, Juan Guillermo
Forero Hernández, Jurany Angélica
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-advisor
Obregón Neira, Nelson / Tutor
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El objetivo de esta investigación está encaminada en evaluar una metodología
en el pronóstico de la variable implementada, la cual es la inflación en Colombia
(que mide el cambio de los precios de un conjunto de bienes y servicios),
mediante la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Anexo a esto,
las RNA han sido desarrolladas como la generalización de modelos
matemáticos, los cuales incorporan la variable escogida a través de su
estructura para generar la respuesta deseada.
De igual manera, dentro de la estructura de la investigación se realizó un
estudio básico de la serie para poder mirar su comportamiento y concepto.
Seguido de ello, se estructuro la variable estudiada en unas tablas con el
objetivo de poder entrenar satisfactoriamente la red. La clave de este
entrenamiento está en la obtención de los pesos; por esta principal razón se
emplearon varias metodologías como lo son la fuerza bruta, el cálculo matricial
y el método del gradiente; para así obtener los pesos más óptimos
Dentro de los principales aportes realizados a la investigación, sobresalen los
resultados obtenidos por medio de la metodología del gradiente. El cual obtuvo
los pesos más adecuados dentro de los métodos utilizados para el
entrenamiento de la red. Esto con el fin de tener un pronóstico y un ajuste
aproximado a lo que se espera se comporte la serie.
xii
Concluyendo, el entrenamiento de la Redes Neuronales Artificiales sin capa
oculta ha cumplido con el objetivo de esta investigación, dado que se
implementó la metodología de estudio en el pronóstico y ajuste de la serie de
datos. Todo de ello con el fin de aportar a la academia un modelo matemático
en donde se pueden hacer los respectivos estudios en el pronóstico y por lo
tanto facilitar el desarrollo de operaciones financieras que requieran el uso
imperante de esta serie macro económica. The objective of this research is aimed at evaluating a methodology
in the forecast of the implemented variable, which is inflation in Colombia
(which measures the change in prices of a set of goods and services),
through the application of Artificial Neural Networks (RNA). Annex to this,
RNAs have been developed as the generalization of models
mathematicians, which incorporate the chosen variable through their
structure to generate the desired response.
Similarly, within the research structure, a
Basic study of the series to be able to look at their behavior and concept.
Following this, the variable studied was structured in tables with the
objective of being able to successfully train the network. The key to this
training is in obtaining the weights; For this main reason,
they used various methodologies such as brute force, matrix calculation
and the gradient method; in order to obtain the most optimal weights
Among the main contributions made to the research, the
results obtained using the gradient methodology. Which got
the most appropriate weights within the methods used for
network training. This in order to have a forecast and an adjustment
approximate to what the series is expected to behave.
xii
In conclusion, the training of the Artificial Neural Networks without layer
hidden has fulfilled the objective of this investigation, given that
implemented the study methodology in forecasting and adjusting the series of
data. All of this in order to provide the academy with a mathematical model
where the respective studies can be done in the forecast and so
both facilitate the development of financial operations that require the use
prevailing of this economic macro series.
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