Procesos gaussianos en la predicción de las fluctuaciones de la economía mexicana

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Irene García
Loren Trigo
Sabatino Costanzo
Enrique ter Horst

Resumen

La capacidad de algunas redes neuronales para predecir la dirección de la economía de México —representada por el LEI— cuyos insumos son las versiones simultáneas (suavizante y predictiva) de un proceso gaussiano alimentado por un índice de acciones y uno de bonos —ambos representativos del mercado mexicano—, es comparada favorablemente (por medio del método de Anatolyev y Gerko para evaluar la precisión de un predictor), con la capacidad predictiva de redes desarrolladas para el mismo fin por dos de los autores de este artículo en uno anterior, cuyos insumos son rezagos de dichos índices.
Palabras clave:
redes neuronales, predicción, fluctuaciones, economía, mercados, mercados de capitales, procesos gaussianos