Análisis comparativo de cálculo de previsiones univariables y función de transferencia, mediante las metodologías de Box-Jenkins y redes neuronales

Abstract

En este trabajo se presenta una comparación de los resultados obtenidos en el cálculo de previsiones de series temporales univariables y de función de transferencia, mediante la metodología de Box-Jenkins y la utilización de Redes Neuronales Artificiales. Los resultados obtenidos indican que la aproximación de las redes neuronales, ha sido muy satisfactoria, tanto en lo referente a la bondad de las previsiones obtenidas, como, sobre todo, por la facilidad de su utilización. En las Redes Neuronales Artificiales, o "Redes de Conocimiento", todavía no son muy conocidos los mecanismos matemáticos internos que justifican su funcionamiento, sin embargo, esto no es óbice para comprobar que los resultados que dan son muy interesantes. El problema principal es que, al menos por el momento, el desarrollo de las redes neuronales es heurístico, no existen reglas fijas que determinen la estructura de la red neuronal apropiada a cada caso de estudio. En este trabajo se propone la utilización de la metodología de Box-Jenkins como un paso previo al diseño de la estructura de la red neuronal.