Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles

1. Pino Díez, Raúl
2. de la Fuente García, David
3. Parreño Fernández, José
4. Priore Moreno, Paolo

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Altres publicacions en: Questiió: Quaderns d'Estadística, Sistemes, Informatica i Investigació Operativa

Resum

En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando se trata de pronosticar sistemas multivariantes no estacionarios

Fuente de los datos: Dialnet