Aplicación del Modelo ANFIS para Predicción de Series de Tiempo

Gabriel Jaime Correa-Henao, Lina María Montoya-Suárez

Resumen


El artículo presenta la descripción y posterior aplicación de una metodología de Redes Neuro-Difusas aplicadas al problema de predicción de series de tiempo en el mercado de capitales de corto plazo. Estas aplicaciones proporcionan criterios de referencia para inversión especulativa en la bolsa de valores de Colombia, en la medida que complementan la realización de análisis técnicos y fundamentales. La aplicación presentada en este artículo se fundamenta en una herramienta basada en el modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System) la cual está disponible en lenguaje MATLAB, con utilidad en el pronóstico de series de tiempo. La herramienta aquí empleada se apoya en métodos heurísticos que combinan redes neuronales y lógica difusa, en las cuales se definen la cantidad y tipo de funciones de pertenencia de las variables de entrada. El decisor puede confiar en la efectividad de la predicción gracias al método de cálculo de los errores residuales. También se realizan comparaciones con otras medidas como el error medio cuadrático y las desviaciones estándar del pronóstico, que son directamente calculados desde los modelos propuestos.

Palabras clave


Pronósticos; Series de Tiempo; Incertidumbre; Redes ANFIS; Redes Neuro-difusas; Análisis Bursátil;

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