Browsing by Subject "Redes neuronales Long Short-Term Memory"

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    Colombian inflation forecast using Long Short-Term Memory approach
    (Banco de la República) Cárdenas-Cárdenas, Julián-Alonso; Cristiano-Botia, Deicy Johana; Martínez-Cortés, Nicolás
    A través de dos enfoques utilizamos redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM), una técnica de aprendizaje profundo, para pronosticar la inflación en Colombia con un horizonte de doce meses. El primer enfoque emplea solo información de la variable objetivo, la inflación, mientras que el segundo incorpora información adicional proveniente de algunas variables relevantes. Utilizamos rolling sample dentro del proceso tradicional de construcción de las redes neuronales, seleccionando los hiperparámetros con criterios de minimización del error de pronóstico. Nuestros resultados muestran una mejor capacidad de pronóstico de la red bajo el segundo enfoque, superando al primer enfoque y a modelos ARIMA optimizados para pronóstico (con y sin variables explicativas). Esta mejora en la capacidad de pronóstico es más pronunciada en horizontes más largos, específicamente entre el séptimo y doceavo mes.
    Documentos de Trabajo. 2023-06-21
    Borradores de Economía; No.1241