LA
DEMANDA DE EFECTIVO EN COLOMBIA: UNA CAJA NEGRA A LA LUZ DE LAS REDES NEURONALES
Martha
Misas Arango
Enrique López E.
Carlos A. Arango A.
Juan Nicolas Hernández A. |
| Bogotá Noviembre 2003 |
Resumen |
En
el caso colombiano la tarea de pronosticar el futuro comportamiento del efectivo se ha
convertido en un verdadero reto ya que durante
la última década la economía ha sufrido importantes trasformaciones que han traído
consigo una mayor volatilidad en las variables que lo determinan. En particular,
recientemente se ha dado una fuerte reducción en la rentabilidad de activos alternativos
al efectivo debido a la reducción en la tasa de inflación y a la introducción del
impuesto a las transacciones financieras. Al mismo tiempo, los ciclos de la actividad
económica parecen ser más pronunciados. Estos cambios cobran especial relevancia en la
medida en que la demanda de dinero esté asociada en forma no lineal con sus
determinantes. En este trabajo se explora esta posible relación no lineal y se explota
la flexibilidad de las redes neuronales artificiales -ANN- para modelarla. Las ganancias
en los errores de pronóstico y la significancia estadística de las pruebas de no
linealidad frente a modelos de naturaleza lineal auguran un futuro promisorio a estas
técnicas que permiten predecir mejor el futuro en un entorno cambiante. |
| Palabras Claves: |
| demanda
de dinero, no linealidades, redes neuronales |
| Clasificación
: |
| JEL
E41, E47, C45 |
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