La previsión del tipo de cambio constituye un elemento fundamental en la estrategia de cobertura frente al riesgo cambiario, lo que impulsa la búsqueda de nuevas técnicas que sean más eficaces. Con el objetivo de facilitar el uso de algoritmos de inteligencia artificial para este propósito, se creó el procedimiento expuesto en este trabajo. Este procedimiento está basado en el uso de métodos cuantitativos para la obtención de la previsión, siendo el más importante la utilización de las redes neuronales artificiales, concretamente las denominadas long short-term memory. Se lleva a cabo la construcción de distintos modelos de los cuales se elige el óptimo usando como criterio de selección la raíz cuadrada del error cuadrático medio. Tras la obtención de modelos que se desempeñan con una efectividad comprendida en el rango de 97.28% - 99.55% se demostró la eficacia del procedimiento.
Palabras clave: inteligencia artificial, pronósticos, redes neuronales recurrentes, series de tiempo.
El objetivo del estudio se centra en analizar los factoresque determinan la creación de valor económico enlos sectores económicos de Colombia. La investigaciónse desarrolla bajo un enfoque metodológico cuantitativo,con diseño correlacional. Se busca medir la asociaciónentre el Valor Económico Agregado (EVA) y los factoresque lo determinan; para tal fin se analizan un total de9037 empresas distribuidas en nueve sectores económicoscolombianos. Los resultados de las pruebas estadísticas(correlación y regresión lineal) revelan una baja relación entre la creación de valor económico agregado y los determinantes del EVA definidos para el estudio. Se concluye que existe baja asociación lineal entre los determinantes del EVA y el EVA, lo cual demuestra que la creación de valor de las empresas hacia sus accionistas no depende de un solo elemento, al contrario, es la suma de la sinergia que tengan las empresas en su interior.
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