Procesos gaussianos en la predicción de las fluctuaciones de la economía mexicana

La capacidad de algunas redes neuronales para predecir la dirección de la economía de México —representada por el LEI— cuyos insumos son las versiones simultáneas (suavizante y predictiva) de un proceso gaussiano alimentado por un índice de acciones y uno de bonos —ambos representativos del mercado...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Irene García, Loren Trigo, Sabatino Costanzo, Enrique ter Horst
Formato: article
Lenguaje:ES
Publicado: Fondo de Cultura Económica 2010
Materias:
Acceso en línea:https://doaj.org/article/55410f5c06a644ae8d4c66f4442e033b
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Descripción
Sumario:La capacidad de algunas redes neuronales para predecir la dirección de la economía de México —representada por el LEI— cuyos insumos son las versiones simultáneas (suavizante y predictiva) de un proceso gaussiano alimentado por un índice de acciones y uno de bonos —ambos representativos del mercado mexicano—, es comparada favorablemente (por medio del método de Anatolyev y Gerko para evaluar la precisión de un predictor), con la capacidad predictiva de redes desarrolladas para el mismo fin por dos de los autores de este artículo en uno anterior, cuyos insumos son rezagos de dichos índices.