Modelado Del Índice De Precios Al Consumidor Usando Un Modelo Híbrido Basado En Redes Neuronales Artificiales

• Juan David Velásquez Henao ^[1] ; Santiago Fernando Montoya Moreno ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
  2. [2] Escuela de Sistemas, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia.Tecnologías. Geociencias. Medio-Ámbiente
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 72, Nº. 147, 2005, págs. 85-93
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Consumer Price Index Modelling Using An Artificial Neural Networks-Based Hybrid Model
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• Resumen
  • español

    Un nuevo modelo híbrido es propuesto para pronosticar el índice colombiano de precios al consumidor. Este es basado en una descomposición estructural de la serie temporal con el objetivo de remover cualquier patrón fácilmente detectable en los datos, y en el uso de un perceptron multicapa para modelar las relaciones ocultas en la serie de tiempo. Los resultados superan las aproximaciones clásicas basadas en la aproximación de Box y Jenkins, y los modelos convencionales de Redes Neuronales, e incentivan el estudio de este tipo de aproximación híbrida para modelar otras series temporales.

  • English

    A new hybrid model is proposed to forecasting the Colombian Consumer Price Index. It’s based on the structural decomposition of the original time series with the aim of remove any easily detected pattern in the data, and in the use of multilayer perceptron to model hidden relationships in the studied time series. The results overcome classical approaches based on Box-Jenkins methodology and conventional neural networks methodology, and encourage the study of this hybrid approach to modelling other time series.