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Los pronósticos son de gran utilidad en la planeación financiera al igual que en políticas públicas. Es relativamente común utilizar redes neuronales (NN) para este tipo de pronósticos, sin embargo su complejidad computacional es alta. En esta charla hablaremos sobre una nueva técnica que combina los modelos VAR y la reducción de dimensionalidad.
Hablaremos sobre el pronóstico del tipo de cambio pesos-dólar utilizando una nueva técnica que combina conceptos como los modelos VAR y la reducción de dimensionalidad. Dicha técnica explota la correlación entre observaciones de un modelo vector autorregresivo cointegrado que además de proporcionar una alta precisión, su implementación es fácilmente paralelizable.
Trabajaremos con datos abiertos tanto de INEGI como de otros organismos internacionales. Elegimos predecir el tipo de cambio pues es una variable que influye en la planeación financiera de muchas empresas.