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PROPUESTAS PARA MEJORAR EL PRONÓSTICO DE LA INFLACIÓN EN PAÍSES LATINOAMERICANOS MEDIANTE EL USO DE MODELOS HÍBRIDOS QUE MEZCLAN "FUZZY INFERENCE SYSTEM", MODELO AUTORREGRESIVO DE MEDIA MÓVIL Y DESCOMPOSICIÓN DE WAVELET
(2017) Peirano Fuentealba, Rodrigo Giovanni; Departamento de Industrias
El pronóstico de la inflación es un tema importante y relevante para las economíasmundiales, ya que el análisis de esta variable macroeconómica puede derivar en decisionesimportantes por parte de los banco centrales y gobiernos de cada país. Pero aún cuandoes un tema relevante existe carencia de investigaciones, de nuevas metodologías respectoal pronóstico de esta variable, aún más si nos extendemos a investigaciones en paises endesarrollo.El presente estudio propone nuevos modelos híbridos, en primer lugar un FuzzyInference System - AutoRegressive Moving Average model (FIS-ARMA) y también unFuzzy Inference System-AutoRegressive Moving Average model, que utiliza variables deentrada las series entregadas por la técnica de descomposición de WAVELET. (FIS-ARMAWAVELET).Los resultados indican que existe un mejor desempeño en término de MeanSquare Error (MSE) de la combinación de estos modelos lineales y no lineales, sobre eluso de un modelo individual ARMA o sobre una red neuronal artificial con diferentesconfiguraciones.