Resumen

Este trabajo examina el rendimiento de pronóstico del modelo ARIMA y de redes neuronales artificiales con datos bursátiles publicados obtenidos de la Bolsa de Nueva York. Los resultados empíricos obtenidos revelan la superioridad del modelo de redes neuronales sobre el modelo ARIMA. Los hallazgos resuelven y aclaran además las opiniones contradictorias reportadas en la literatura sobre la superioridad de las redes neuronales y el modelo ARIMA y viceversa.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Pronósticos; ARIMA; Redes neuronales artificiales; Datos bursátiles; Bolsa de Nueva York; Resultados empíricos
• Keywords:Forecasting; ARIMA; Artificial neural networks; Stock data; New York Stock Exchange; Empirical results