Modelación de series económicas mediante métodos automáticos de regresión difusa

Este trabajo se desarrolla en un contexto donde Estadística e Inteligencia Computacional convergen: la Regresión Difusa. La idea fundamental de esta técnica es generalizar conceptos de regresión tradicional a conjuntos difusos. Concretamente, se investigará el potencial de aplicar los métodos automáticos de regresión difusa a cierto tipo de series económicas. En particular, se estudian los siguientes métodos: mínimos cuadrados por lotes, mínimos cuadrados recursivo, aprendizaje desde el ejemplo modificado y agrupamiento difuso combinado. Adicionalmente, se propone el método de mínimos cuadrados recursivo combinado, el cual es una de las principales contribuciones de este trabajo. Cada uno de estos métodos ha sido descrito e implementado en R para el caso unidimensional y se generaliza para el caso de entradas y salidas múltiples. Finalmente, se muestran resultados numéricos de la Reserva Internacional de Libre Disponibilidad y un índice de liquidez financiera, en las cuales se visualiza el comportamiento y desempeño de los métodos comparándolos con modelos SARIMA.