Using a dynamic artificial neural network for forecasting the volatility of a financial time series.

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Juan D. Velásquez
Sarah Gutiérrez
Carlos J. Franco

Abstract

The ability to obtain accurate volatility forecasts is an important issue for the financial analyst. In this paper, we use the DAN2 model, a multilayer perceptronand an ARCH model to predict the monthly conditional variance of stock prices.The results show that DAN2 model is more accurate for predicting in-sample andout-of-sample variance that the other considered models for the used data set. Thus, the value of this neural network as a predictive tool is demonstrated.


How to Cite
Velásquez, J. D., Gutiérrez, S., & Franco, C. J. (2014). Using a dynamic artificial neural network for forecasting the volatility of a financial time series. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 12(22), 127–136. https://doi.org/10.22395/rium.v12n22a11

Article Details

Author Biographies

Juan D. Velásquez, Universidad Nacional de Colombia

Doctor en Ingeniería, Área de Sistemas Energéticos, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia (2009); Magíster en Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia (1997); Profesor Asociado de la Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín, Colombia).. Dirección de correspondencia: Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. Medellín, Colombia. Autor de correspondencia.

Sarah Gutiérrez, Universidad Nacional de Colombia

Ingeniera de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia (2011) Dirección de correspondencia: Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. Medellín, Colombia.

Carlos J. Franco, Universidad Nacional de Colombia

Doctor en Ingeniería-Área Sistemas Energéticos, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia (2002); Magíster en Aprovechamiento de Recursos Hidráulicos, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia (1996). Profesor Asociado de la Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín, Colombia). Dirección de correspondencia: Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. Medellín, Colombia.