Sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa con errores heterocedásticos para el modelado de series financieras

Résumé 0

"En este trabajo se propone una nueva clase de modelos híbridos no lineales. En el modelo propuesto, la no linealidaden la media se representa usando un sistema adaptativo neurodifuso de inferencia (ANFIS, por su siglaen inglés), mientras la varianza se representa usando una componente autorregresiva heterocedástica condicional.Se presenta la formulación matemática de este tipo de modelos y se propone un método para su estimación;adicionalmente, se desarrolla para el modelo propuesto una estrategia de especifi cación basada en una bateríade pruebas estadísticas que incluyen pruebas para la especifi cación de los modelos de regresión con transiciónsuave (STR, por su sigla en inglés) y la prueba del radio de verosimilitud. Como un caso de estudio, se modela ladinámica de la serie de los cambios en los precios de cierre de las acciones de IBM, la cual se usa comúnmentecomo referente en la literatura de series de tiempo. Los resultados indican que el modelo desarrollado representamejor que otros modelos de características similares la dinámica de la serie estudiada"