dc.audience	Policymakers	eng
dc.audience	Researchers	eng
dc.audience	Teachers	eng
dc.audience	Students	eng
dc.coverage.sucursal	Bogotá	spa
dc.creator	Jalil-Barney, Munir Andrés
dc.creator	Misas A., Martha
dc.date.accessioned	2006-02-16T08:30:10Z	eng
dc.date.available	2006-02-16T08:30:10Z
dc.date.created	2006-02-16
dc.date.issued	2006-02-16
dc.description	El presente trabajo compara especificaciones lineales y no lineales (expresadas en redes neuronales artificiales) ajustadas a la variación porcentual diaria del tipo de cambio utilizando para ello funciones de costo tradicionales (simétricas) a la vez que se introduce el análisis asimétrico. Los resultados muestran que las redes neuronales permiten obtener mejores pronósticos con ambos tipos de funciones de costos. Sin embargo, es de anotar que cuando se evalúan los pronósticos con funciones asimétricas, el modelo no lineal supera ampliamente a su contraparte lineal.	spa
dc.format.mimetype	PDF	spa
dc.identifier.handle	https://hdl.handle.net/20.500.12134/5394	spa
dc.identifier.uri	https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5394
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Banco de la República	spa
dc.relation.doi	https://doi.org/10.32468/be.376	spa
dc.relation.ispartof	Documentos de Trabajo	spa
dc.relation.ispartofseries	Borradores de Economía	spa
dc.relation.isversionof	Borradores de Economía; No. 376
dc.relation.number	Borrador 376	spa
dc.relation.repec	https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/376.html	spa
dc.rights.Habeas	Datos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.	spa
dc.rights.Objeto	Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. La obra podrá consistir en documento escrito, audiovisual, audio, gráfico, fotográfico, infográfico, podcasts, etc., y podrá estar en cualquier formato conocido o por conocerse.	spa
dc.rights.accessRights	Open Access	eng
dc.rights.cc	Atribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0	eng
dc.rights.disclaimer	Las opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.	spa
dc.rights.spa	Acceso abierto	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	eng
dc.source.handleRepec	RePEc:bdr:borrec:376	spa
dc.subject	Tipo de cambio	spa
dc.subject	Redes neuronales artificiales	spa
dc.subject	Evaluación de pronóstico.	spa
dc.subject.jel	C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods	eng
dc.subject.jelspa	F31 - Tipos de cambio	spa
dc.subject.lemb	Tipos de cambio -- Pronósticos -- Evaluación	spa
dc.subject.lemb	Cambio exterior -- Pronósticos -- Evaluación	spa
dc.subject.lemb	Redes neurales (Informática) -- Uso	spa
dc.title	Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de perdida asimétricas	spa
dc.type	Working Paper	eng
dc.type.hasversion	Published Version	eng
dc.type.spa	Documentos de trabajo	spa

Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de perdida asimétricas

Files

Original bundle

License bundle

Collections