Data/hora: 16/06/2024 01:42:02

Provedor de dados: 	32	
País: 	Mexico	
Título: 	La redes neuronales artificiales feedforward como identificadoras de asociaciones espurias entre caminatas aleatorias	
Autores: 	Vázquez López, Juan Pedro.	
Data: 	2012-08-20	
Ano: 	2012	
Palavras-chave: 	Redes neuronales artiﬁciales; Regresiones espurias; Caminatas  aleatorias; R; AMORE Artiﬁcial neural networks; Spurious regression; Random walk; R; AMO- RE.	
Resumo: 	Una regresión espuria es la presencia de una asociación entre variables inde-  pendientes; y se presenta evidencia de ella cuando no se rechaza la hipótesis  H0 : β1 = 0 al hacer dicha regresión. Desde la década de 1970 se había demostra-  do que la regresión espuria es un fenómeno frecuente en caminatas aleatorias. Su  identiﬁcación es de interés principalmente en la Econometría.  En este traba jo se propone el empleo de una red neuronal artiﬁcial feedforward  multicapa como herramienta de detección de regresión espuria entre caminatas  aleatorias, siendo la pendiente cero de la respuesta de la red y la aceptación de la  hipótesis sobre la media poblacional H 0 : δ1 = 0 en la respuesta de la red como  variable dependiente de zt , un indicio de la no regresión entre las variables.  Palabras clave: Redes neuronales artiﬁciales, Regresiones espurias, Caminatas  aleatorias, R, AMORE.__________A spurious regression is the asociation between independent variables; its evidence  is found through rejecting H0 : β1 = 0 hipothesis in such regression. Since the  1970 decade it was shown that it is common for random walks. Econometrics has  a particular interest in identify them.  This work uses a multilayered feedforward artiﬁcial neural network as posible  tool for detection of random walks spurious regression, having the zero slope of  the network response and its acceptance of the hipothesis of the population mean  H 0 : δ1 = 0 about the network response as dependent of zt , as an indicator of  no-regression.	
Tipo: 	Tesis	
Idioma: 	Espanhol	
Identificador: 	http://hdl.handle.net/10521/1075