Predicción del tipo de cambio peso-dólar utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA)

Resumen

El objetivo de este trabajo es realizar predicciones del tipo de cambio
peso-dólar utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA´s), para lo cual la
investigación se basó en determinar la relación existente entre los resultados
obtenidos y los tipos de cambio vigentes en las fechas de estudio, determinar
el tipo de red neuronal que más se adapta a la predicción de tipos de cambio
y analizar el comportamiento de las variables de la RNA en el proceso de
predicción de los tipos de cambio. Para lograr esto, utilizando el software
Easy-NN-plus, seleccionamos información de doce variables económicas
de 2005 que sirvieron como entrada a un sistema de redes neuronales, en el
que la salida era el tipo de cambio. Una vez realizado el entrenamiento de
la red y establecidos los valores de las variables de entrada para el proceso
de predicción, se obtuvieron los valores del tipo de cambio para el primer
mes de 2006; de esta forma, se realizaron dieciocho pruebas, utilizando
diferentes combinaciones de variables. Los resultados obtenidos muestran
márgenes de error bajos entre las predicciones y los resultados reales.