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El presente trabajo de investigación propone comparar modelos econométricos como la combinación de modelos Arimax-Garch contra redes neuronales, con el objetivo de encontrar un mejor predictor de la tasa representativa del mercado en Colombia (trm); los resultados del ejercicio evidencian que con la combinación del modelo Arimax-Garch para la proyección y el análisis de una variable tan volátil, se obtiene una mejor estimación que con la implementación de la redes neuronales.
The work proposes to compare econometric models such as the combination of Arimax-Garch models against neural networks, with the objective of finding a better predictor of the representative market rate in Colombia (trm), the results of the exercise show that the combination of the Arimax-Garch model for the projection and analysis of such a volatile variable allows obtaining a better estimate than with the implementation of neural networks.
