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BANCO DE LA REPÚBLICA - page 37 / 43

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6.2 Comparación entre modelos lineales y no lineales

Una vez estimados los modelos lineales y la red neuronal artificial se comparan sus desempeños en el pronóstico fuera de muestra, cuadro 12. Las redes neuronales, conectada y parcialmente conectada, alcanzan el mejor desempeño de pronóstico fuera de muestra, dentro del conjunto de modelos estudiado.

CUADRO 12 Desempeño de pronósticos fuera de muestra

RMSE

246851.6

176041.5

287908.7

370148.1

481327.7

MAE

190304.8

127259.1

250709.7

332697.5

431648.3

RMSPE

0.0273

0.0196

0.0321

0.0412

0.0525

MAPE

0.0210

0.0141

0.0279

0.0369

0.0474

U-THEIL

0.6634

0.4780

0.7813

1.0031

1.2778

Red neuronal

Red neuronal

Ampliada

Ampliada con

desconexión

Medidas

VEC

ARIMA

ARIMA con Transferencia

Adicionalmente, se lleva a cabo el test de encompassing de Fair y Shiller (1990), entre un modelo no lineal y uno lineal, seleccionando para ello a la red neuronal artificial ampliada de conexión completa y al modelo ARIMA. Dicha prueba se lleva a cabo sobre el período comprendido entre junio de 1981 y diciembre de 2002 o período de entrenamiento28.

La significancia estadística de los coeficientes asociados a las dos series de pronóstico, no

lineal (f NL

) y lineal (f L ),

cuadro 13, permiten concluir que los dos modelos contienen

información independiente y relevante sobre la variable bajo estudio.

En resumen, tanto la prueba de no linealidad de Lee et al. como la prueba de encompassing de Fair y Shiller coinciden en mostrar la existencia de un comportamiento no lineal en el efectivo y soportan una especificación no lineal. Igualmente, el desempeño de los pronósticos fuera de muestra justifica tal especificación.

28 Esta prueba no se lleva a cabo para el período definido como fuera de muestra por estar basada en análisis de regresión, el cual requiere de un número mayor de observaciones.

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