El libro presenta el uso de los modelos neuronales en el campo de la economía y las finanzas. La primera parte del mismo está dedicada a la metodología de las redes neuronales, y explica las distintas topologías existentes. En cambio en la segunda parte, se muestran cinco aplicaciones en el ámbito económico, en especial de las finanzas de mercado. Así el interés del libro es doble, por un lado se suministra la teoría correspondiente a cada tipo de red neuronal y por otra parte, y más importante, se presentan casos prácticos resueltos paso a paso mediante el software Mathematica. En dichos casos prácticos se han utilizado datos reales y se presentan las instrucciones de uso y su justificación, de tal manera que para poder utilizar los ejemplos no es necesaria una familiaridad previa con Mathematica.
Agradecimientos | ||
1. | Introducción | 7 |
2. | Características de los modelos neuronales artificiales | 16 |
3. | Modelos de redes neuronales | 24 |
4. | Descripción de modelos neuronales | 35 |
4.1 Modelos feed-forward y aprendizaje supervisado | 35 | |
4.2 Modelos neuronales recurrentes | 39 | |
4.3 Modelos híbridos | 43 | |
5. | Modelización estadística a través de los modelos neuronales | 63 |
6. | Paralelismos entre los Modelos estadísticos y Neuronales | 64 |
6.1 Modelo de Regresión Lineal | 64 | |
6.2 Modelos de variables discreta: Logit y Probit | 68 | |
6.3 Modelos de variables latente con indicadores múltiples | 69 | |
6.4 Modelos Generalizados y neuronales | 70 | |
7. | Interpretación de los modelos de redes neuronales desde la óptica estadística | 75 |
8. | Aproximación econométrica de los modelos neuronales | 87 |
8.1 Introducción | 87 | |
8.2 Especificación econométrica de los modelos neuronales | 92 | |
9. | Aplicaciones en Economía (Mathematica® / Neural Networks) | 102 |
9.1 Ejemplo 1: Microeconómico | 102 | |
9.2 Ejemplo 2: Prima de Riesgo (Dow, Ibex35, Stoxx, MCSIW) | 152 | |
9.3 Ejemplo 3: ETTI Corta España | 171 | |
9.4 Ejemplo 4: Bolsa EEUU | 206 | |
9.5 Ejemplo 5: Bolsas (Ibex35, DAX30, FTSE100, CAC40, EUROSTOXX50) | 226 | |
Bibliografía | 260 | |
Índice analítico | 268 |
ISBN 13: 978-84-616-5497-0
Título: Modelos neuronales aplicados en economía : casos prácticos mediante Mathematica® / Neural Networks
Autor/es: Torra Porras, Salvador; Monte Moreno, Enric
Lengua de publicación: Castellano
Edición: 1ª ed., 1ª imp. (compatible con Mathematica 9)
Fecha Edición: 08/2013
Publicación: Addlink Software Científico S.L.
Descripción: 268 p. il. 24x17 cm
Encuadernación: rúst.
Materia/s: