Aplicación de las redes neuronales para determinar los pronósticos mensuales de la inflación para el año 2018

• Autor: Zapata Laureano, Juan Gerardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Piura
• Repositorio: UNP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unp.edu.pe:UNP/2014
• Enlace del recurso: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/2014
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Computación evolutiva; Redes neuronales; Retro propagación; Ciencias Naturales

La búsqueda constante del conocimiento, conduce al descubrimiento de nuevas herramientas, que ayudan al ser humano a solucionar problemas reales. En este contexto, aparecen las redes neuronales inspiradas en los sistemas biológicos para resolver diversos problemas, sobre todo aquellos en donde la metodología tradicional tiene ciertas dificultades, como son aquellos sistemas altamente no lineales. Uno de estos problemas en donde estas herramientas están demostrando gran desempeño, es la estimación de funciones, sobre todo para la realización de pronósticos. La investigación tuvo como objetivo principal construir una red neuronal, para determinar los pronósticos mensuales de la inflación para el año 2018 utilizando la información de enero 2008 a diciembre 2017. La construcción y diseño del modelo o de la red neuronal se hizo con ayuda del programa matemático, MATLAB y de los programas estadísticos SPSS y EVIEWS; estos últimos se utilizaron para el pre procesamiento de los datos, que incluyó el análisis de la no estacionariedad de la serie y de su transformación a serie estacionaria; requisito importante para incrementar la velocidad de convergencia del algoritmo de entrenamiento de la red.