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BANCO DE LA REPÚBLICA - page 33 / 43

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La estimación de un modelo de redes neuronales artificiales exige la existencia de una relación no lineal entre la variable dependiente y las variables que conforman el input, en este caso efectivo real e inflación. El cuadro 9 presenta los resultados obtenidos a partir del test de Lee et al (1993), basado en la red neuronal ampliada seleccionada.

Este test, tipo pormanteau, plantea linealidad bajo la hipótesis nula, en tanto que, bajo la alterna, sugiere no linealidad. Los resultados permiten concluir que a un nivel de significancia

α = 5% existe evidencia para rechazar la hipótesis nula de linealidad entre las variables en estudio.

CUADRO 9

Detección de No-linealidad Test de Lee, White y Granger

Replicaciones

Muestra

Modelo Seleccionado

P-VALUE Test Lee, White y Granger

Replicaciones: 500 Tamaño: 50

Junio 1981: Dic 2002

Red Neuronal Ampliada P = 10 , Q = 3

Cota de Bonferroni mejorado: 0.00288

Una vez seleccionada la red neuronal y probada la existencia de no linealidad, con base en el modelo seleccionado, se lleva a cabo un análisis de sensibilidad que permita determinar la relevancia de los distintos inputs que conforman tanto la parte lineal como la no lineal.

Al desconectar los diferentes inputs, las medidas de evaluación de pronóstico dentro de muestra, cuadro 10, permiten concluir que los rezagos más relevantes en la parte no lineal son el 1, el 3 y el 7, su desconexión implica un aumento considerable en todas las medidas27, frente a las obtenidas al considerar el modelo de conexión completa. Es de señalar que, la desconexión de

ninguna de las variables del conjunto Zt produce disminución en las medidas de evaluación frente

a las iniciales, hecho que justifica la consideración de P = 10 .

27

Excepto la medida SR la cual empeora al disminuir.

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