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BANCO DE LA REPÚBLICA - page 23 / 43

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Una vez seleccionado en los dos modelos, para cada una de las diferentes arquitecturas, el vector de parámetros que produce la menor función objetivo y que cumple con la condición de gradientes, se calculan las medidas de evaluación26 dentro y fuera de muestra, las cuales permiten elegir la mejor combinación en cada modelo. La posible multiplicidad de mínimos locales hace necesario el uso de estas medidas por cuanto la obtención de una función objetivo mínima, para una arquitectura en particular, no garantiza la mejor especificación respecto al pronóstico.

Los cuadro 4 y 5 presentan para el modelo 1 o red neuronal autorregresiva las medidas de evaluación de pronóstico dentro y fuera de muestra, respectivamente. Es de resaltar que, todas las medidas de evaluación de pronóstico presentadas en este documento se llevan a cabo sobre el

n i v e l d e l e f e c t i v o n o m i n a l . E s d e c i r , l o s p r o n ó s t i c o s s e l l e v a n a c a b o s o b r e * t L E F R y s e l e s a p l i c a

la transformación inversa para alcanzar los niveles del efectivo nominal y calcular las medidas de evaluación de pronóstico. En la conversión a nominal se utiliza el valor observado del IPC total nacional.

Del análisis del conjunto de medidas presentadas en dichos cuadros se puede concluir que el mejor desempeño dentro de muestra lo presenta la combinación P = 8 , Q = 4 , en tanto que, el

mejor

fuera

de

muestra

se

tiene

con

la

combinación

P = 12 , Q = 1.

Llevando

a

cabo

una

elección entre la disyuntiva de desempeño dentro y fuera de muestra, se selecciona como la mejor red autorregresiva a la red cuya arquitectura es P = 11 , Q = 4 . Los gráficos 7 y 8 presentan

algunas de las medidas de ajuste de los pronósticos en términos relativos y absolutos, dentro y fuera de muestra, consignadas en los cuadro 4 y 5, respectivamente.

A su vez, en los cuadro 6 y 7 se reportan las medidas de desempeño de pronóstico dentro y fuera de muestra del modelo 2 o red neuronal ampliada, respectivamente. Dichas medidas permiten concluir que el mejor desempeño dentro de muestra se alcanza con la combinación

P = 13 , Q = 3 y fuera de muestra con P = 3 , Q = 4 . La evaluación de los pronósticos dentro y

fuera de muestra conduce a la selección de la arquitectura P = 10 , Q = 3 como la mejor red

neuronal ampliada dentro del grupo estudiado. Los gráficos 9 y 10 presentan algunas de las medidas de evaluación dentro y fuera de muestra.

26 Las medidas de evaluación consideradas son las siguientes: AIC, BIC, RMSE, RMSPE, MAE, MAPE y SR dentro de muestra y RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, SR y U-THEIL fuera de muestra.

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