Utilización de redes neuronales artificiales (RNA) como alternativa para el pronóstico del índice de precios al consumidor mensual comparado con un modelo Arima, 2012 – 2020

Abstract

La presente investigación es de diseño no experimental, de tipo predictiva, retrospectivo y prospectivo, y tiene por objetivo comparar los métodos de Redes Neuronales Artificiales y Box- Jenkins en el pronóstico del Índice de Precios al Consumidor a nivel nacional, durante el periodo enero 2012 - diciembre 2020. Se respetaron y aplicaron los criterios de cumplimiento estricto para la elección del mejor modelo de pronóstico del IPC. Considerando para este caso el menor error de estimación y de pronóstico. Logrando establecer la comparación de las metodologías de pronóstico Box-Jenkins y la RNA. Se observó que los valores de pronósticos basados en la RNA fueron más cercanos a los datos reales, mostrando un error de pronóstico de 0.01 menor al obtenido por los procesos ARIMA que fue de 0.9. Es por ello que la precisión del pronóstico de la RNA fue superior que la mostrada por el proceso ARIMA.