Modelo de Box y Jenkins y Redes Neuronales para Pronosticar el Precio del Dólar del Sistema Bancario en Moneda Nacional Año 2015.

• Autor: Vásquez Mejía, Flor Maribel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/1860
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/1860
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Políticas Cambiarias Sostenibles; Apreciación Cambiaria; Estabilidad Monetaria; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

La presente investigación tuvo como objetivo Estimar un modelo mediante la metodología de Box y Jenkins y Redes Neuronales Artificiales que permita pronosticar el precio del dólar del Sistema Bancario en moneda nacional año 2015. La investigación es de tipo descriptiva, predictiva-longitudinal. Los datos para el pronóstico del precio de la compra y venta del dólar se obtuvieron de la página web del BCRP, www.bcrp.go.pe. Contando con un periodo de 11 años desde 2004 hasta 2014. Las nociones básicas de análisis de Series de Tiempo y Redes Neuronales Artificiales se exponen brevemente en el desarrollo de la tesis. El modelo para el pronóstico que se obtuvo mediante la metodología de Box y Jenkins es un ARIMA (2, 2,3), con un RMSE igual 0.983 para la compra con un MAE de 0.008 y la venta un ARIMA (3, 1,2) con un RMSE de 0.982y con un MAE de 0.008 indicando un buen coeficiente. Por lo tanto, el modelo de Redes Neuronales Artificiales tiene una estructura de (12:1:5:1) con RMSE 0.042 para la compra y para la venta con estructura de (12:1:6:1) con RMSE 0.038.