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dc.rights.licensePor medio del presente documento autorizo a la Universidad Piloto de Colombia, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, la Decisión Andina 351 de 1993 y demás normas generales sobre derechos de autor, realice la reproducción, comunicación pública, edición y distribución, en formato impreso y digital, de manera total y parcial de mi trabajo de grado o tesis, en: 1.- la biblioteca y los repositorios virtuales de obras literarias en los que participe la Universidad, para consulta académica; 2.- la publicación como obra literaria, libro electrónico (e-Book) o revista electrónica, incluyendo la posibilidad de distribuirla por medios tradicionales o por Internet, de forma gratuita u onerosa por la Universidad y con quien tenga convenio, incluyendo la posibilidad de hacer adaptaciones, actualizaciones y traducciones en todos los idiomas; 3.- la incorporación a una colección o compilación, hacer la comunicación pública y difusión de la obra por cualquier procedimiento o medio conocido o por conocerse. Para todos los efectos la Universidad actúa como un tercero de buena fe; en consecuencia, en mi condición de autor me reservo los derechos de propiedad intelectual, puesto que de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico en ningún caso conlleva la enajenación del derecho de autor y de sus conexos; asimismo, continuaré conservando los derechos morales de la obra antes citada con arreglo al artículo 30 de la ley 23 de 1982. La autorización se otorga a título gratuito, teniendo en cuenta los fines académicos perseguidos por la Universidad Piloto de Colombia, entre los que se destacan la difusión de la producción intelectual y la promoción de proyectos editoriales con perspectiva académica, para contribuir al avance de la cultura y la sociedad en todas las áreas de la ciencia en que la Universidad se encuentra vinculada. Como autor, manifiesto que el trabajo de grado o tesis objeto de la presente autorización es original y se realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros; por tanto, la obra es de mi exclusiva autoría y poseo la titularidad sobre la misma; en caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, como autor, asumiré toda la responsabilidad, y saldré en defensa de los derechos aquí autorizados. La presente autorización se otorga para todos los países del mundo y por el máximo término legal colombiano
dc.contributor.advisorObregón Neira, Nelson / Tutores
dc.contributor.authorCastillo Osorio, Juan Guillermo
dc.contributor.authorForero Hernández, Jurany Angélica
dc.date.accessioned2018-07-27T05:22:54Z
dc.date.available2018-07-27T05:22:54Z
dc.date.issued2013-07-19
dc.identifier.urihttp://repository.unipiloto.edu.co/handle/20.500.12277/1189
dc.description.abstractEl 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.es
dc.description.abstractThe 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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Piloto de Colombia
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceinstname:Universidad Piloto de Colombia
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional RE-pilo
dc.subjectRedes neuronales artificialeses
dc.subjectInflación - Colombiaes
dc.subjectMétodos estadísticoses
dc.subjectSistemas conexionistases
dc.subjectModelo computacionales
dc.subjectRed neuronales
dc.subjectInteligencia artificiales
dc.subjectArtificial neural networksen
dc.subjectInflation - Colombiaen
dc.subjectStatistical methodsen
dc.subjectConnectionist systemsen
dc.subjectComputational modelen
dc.subjectNeural networken
dc.subjectArtificial intelligenceen
dc.titleRedes neuronales artificiales sin capa oculta en aplicaciones para el caso de estudio del pronóstico de la inflacion en Colombiaes
dc.type.spaTrabajo de grado
dc.typebachelorThesis
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.publisher.programIngeniería Financiera
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenierías.


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