| | PACHECO BONROSTRO, Joaquín Antonio; DELGADO SERNA, Cristina Rocío
E.U.E. Empresariales. Universidad de Burgos / Sociedad Anónima de Aduanas y Transportes (S.A.A.T.). Burgos
 RESUMEN
En este trabajo se pone a prueba la capacidad predictiva de una red neuronal artificial, concretamente el modelo denominado Perceptrón Multicapa con el algoritmo de Propagación hacia atrás, en el análisis del IPC, tanto el general como el de los diversos sectores, de Castilla y León. Los datos mensuales son aportados por el Instituto Nacional de Estadística. Se comparan los resultados con los obtenidos utilizando la conocidísima metodología de BoxJenkings y los modelos de ARIMA univariantes. Los resultados son satisfactorios y en cualquier caso ponen de manifiesto una vez más la flexibilidad de las redes neuronales frente a la rigidez de algunos de los métodos estadísticos y econométricos más clásicos.
 5o Congreso (Ávila, 1996), Cuantificación y Modelización de la Economía Regional II
Comunicaciones 1, páginas 390-400
 [ver documento] (tamaño: 572 KB) |
