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Sistemas adaptativos de inferência em nevro difusão com erros heterecedásticos para o modelado de séries financeiras

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dc.contributornullpor
dc.contributor.authorZapata Gómez, Elizabeth Catalina
dc.contributor.authorVelásquez Henao, Juan David
dc.contributor.authorSmith Quintero, Ricardo Agustín
dc.date.accessioned2018-02-24T14:47:19Z
dc.date.accessioned2020-04-15T18:02:33Z
dc.date.accessioned2023-05-11T17:08:10Z
dc.date.available2018-02-24T14:47:19Z
dc.date.available2020-04-15T18:02:33Z
dc.date.available2023-05-11T17:08:10Z
dc.date.created2008-12-02
dc.identifierhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3909
dc.identifier.issn1900-7205
dc.identifier.issn0120-3592
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/104308
dc.descriptionNeste trabalho propõem-se uma nova classe de modelos híbridos não lineais. No modelo proposto, a não linearidade em média representa-se utilizando um sistema adaptativo de nevro difusão de inferência (ANFIS, por sua sigla em inglês), enquanto a variação se representa usando um componente auto-regressivo heterecedástico condicional. Apresenta-se a formulação matemática deste tipo de modelos e propõem-se um método para sua estimação; adicionalmente, desenvolve-se para o modelo proposto uma estratégia de especificação baseada em uma bateria de provas estatísticas que incluem provas para a especificação dos modelos de regressão com transição suave (STR, por sua sigla em inglês), e a prova de rádio de verosimilitude. Como um caso de estudo, modela-se a dinâmica da série dos câmbios nos câmbios nos preços de feixe nas ações de IBM, a qual utiliza-se comummente como referente na literatura de séries de tempo. Os resultados indicam que o modelo desenvolvido representa melhor que outros modelos de características similares a dinâmica da série estudada.por
dc.description.abstractEn este trabajo se propone una nueva clase de modelos híbridos no lineales. En el modelo propuesto, la no linealidad en la media se representa usando un sistema adaptativo neurodifuso de inferencia (ANFIS, por su sigla en inglés), mientras la varianza se representa usando una componente autorregresiva heterocedástica condicional. Se presenta la formulación matemática de este tipo de modelos y se propone un método para su estimación; adicionalmente, se desarrolla para el modelo propuesto una estrategia de especificación basada en una batería de pruebas estadísticas que incluyen pruebas para la especificación de los modelos de regresión con transición suave (STR, por su sigla en inglés) y la prueba del radio de verosimilitud. Como un caso de estudio, se modela la dinámica de la serie de los cambios en los precios de cierre de las acciones de IBM, la cual se usa comúnmente como referente en la literatura de series de tiempo. Los resultados indican que el modelo desarrollado representa mejor que otros modelos de características similares la dinámica de la serie estudiada.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.relation.urihttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3909/2896
dc.subjectANFIS; ARCH; heteroscedasticity; time series; non-linear modelseng
dc.subjectANFIS; ARCH; heterocedasticidad; series temporales; modelos no linealesspa
dc.subjectANFIS; ARCH; hetere cedasticidade; séries temporais; modelos não lineaispor
dc.titleSistemas adaptativos de inferencia neurodifusa con errores heterocedásticos para el modelado de series financierasspa
dc.titleSistemas adaptativos de inferência em nevro difusão com erros heterecedásticos para o modelado de séries financeiraspor


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