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USING A DYNAMIC ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR FORECASTING THE VOLATILITY OF A FINANCIAL TIME SERIES
Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 2013 The ability to obtain accurate volatility forecasts is an important issue for the financial analyst. In this paper, we use the DAN2 model, a multilayer perceptron and an ARCH model to predict the monthly conditional variance of stock prices.
Juan D. Velásquez +2 more
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, 2019 Apuntes de Modelos Lineales para la asignatura de Estadística Avanzada del Máster en Gestión Forestal Sostenible de la Universidad de ValladolidDepartamento de Estadística e Investigación ...
Pando Fernánez, Valentín
core
Revista Colombiana de Estadística, 2005 En la literatura sobre análisis de series temporales, se ha establecido en años recientes que las series hidrológicas y meteorológicas se describen apropiadamente por modelos no lineales, en particular por los modelos SETAR (Self-exciting threshold ...
ÁNGELA P BRIÑEZ, FABIO H NIETO
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Estimaación del dominio de atracción de sistemas no lineales mediante modelos borrosos polinomiales
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 2012 Resumen: La mayor parte de referencias de la literatura en control borroso plantean condiciones LMI para un modelo Takagi-Sugeno y dan por terminado el problema una vez se obtienen resultados factibles.
J.L. Pitarch +3 more
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Modelamiento de cargas no lineales para análisis armónico
, 2004 Las cargas no lineales son las fuentes de emisión de armónicos en un sistema de energía eléctric El modelamiento de estas cargas requiere considerar la distorsión en la forma de onda para lograr una mejor descripción de la interacción con la red.
Gallego R., Ramón Alfonso +2 more
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Acotación del error de modelos de redes neuronales aplicados al pronóstico de series de tiempo
Revista UIS Ingenierías, 2011 Las redes neuronales artificiales son una importante técnica en el pronóstico de series de tiempo no lineales. Sin embargo,el entrenamiento de las redes neuronales es una tarea difícil, a causa de la presencia de muchos puntos óptimos localesy a la ...
Juan David Velasquez-H.
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Una introducción a los diseños óptimos An Introduction to Optimal Designs
Revista Colombiana de Estadística, 2007 Introducimos varios conceptos utilizados en la teoría de diseños de experimentos óptimos. Definimos criterios de optimalidad utilizados en esta área y exploramos sus propiedades.
VÍCTOR IGNACIO LÓPEZ, ROGELIO RAMOS
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, 2014 This manual is designed to serve as a support to the teaching of a course in mathematical methods of a degree in Statistics, being its main aim is to provide the mathematical tools necessary for the management and understanding of other subjects in the same degree.
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, 2023 Muchos fenómenos de la naturaleza pueden ser representados por medio de modelos estadísticos de forma satisfactoria y, para validar estos modelos, los métodos de diagnóstico resultan ser herramientas muy útiles para la verificación de un buen ajuste. La aplicación de los métodos de diagnóstico es relativamente sencilla para modelos de regresión lineal ...
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ELECTRICITY DEMAND FORECASTING USING A SARIMAMULTIPLICATIVE SINGLE NEURON HYBRID MODEL
Dyna, 2013 La combinación de modelos SARIMA y redes neuronales son una aproximación común para pronosticar series de tiempo no lineales. Mientras la metodología SARIMA es usada para capturar las componentes lineales en la serie de tiempo, las redes neuronales artifi
JUAN DAVID VELÁSQUEZ HENAO +2 more
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