Comparación entre un sistema neuro difuso auto organizado y un modelo ARIMAX en la predicción de series económicas volátiles
Fecha
Autor corporativo
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Compartir
Director
Altmetric
Resumen
Descripción
En este artículo se presenta el estudio de una acción volátil de la Bolsa de Valores de Colombia la cual es analizada usando un modelo estadístico ARIMAX (Modelo autorregresivo integrado de media móvil con entrada exógena) y un SONFS (sistema neuro difuso auto organizado). Estos métodos son comparados teniendo en cuenta tres características: el menor EMA (Error Medio Absoluto), el residual entendido como un proceso de ruido blanco (evaluado mediante seis pruebas) y el AIC (criterio de información de Akaike); así se elige el modeloque mejor se ajusta para la predicción de la serie.
This paper presents the selection of a volatile share from Colombian Stock Exchange, which is analyzed using ARIMAX (autoregressive integrated moving average with exogeneous input) and SONFS (self organizing neural fuzzy sytem) models. These methods are compared using three features: the MAE (mean absolute error), residuals as a white noise process and the AIC (Akaike Information Criterion).
This paper presents the selection of a volatile share from Colombian Stock Exchange, which is analyzed using ARIMAX (autoregressive integrated moving average with exogeneous input) and SONFS (self organizing neural fuzzy sytem) models. These methods are compared using three features: the MAE (mean absolute error), residuals as a white noise process and the AIC (Akaike Information Criterion).
Palabras clave
ARIMAX, SONFS, Volatile Time Series., ARIMAX, SONFS, Series Temporales Volátiles.