Cristian Johan Picón Viana

Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción

Un análisis comparativo con otros modelos econométricos a la luz de la teoría

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Produktbeschreibung

En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o síntomas que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.

Produktdetails

• Verlag: Editorial Académica Española
• Aufl.
• Seitenzahl: 72
• Erscheinungstermin: 21. Mai 2012
• Spanisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 5mm
• Gewicht: 125g
• ISBN-13: 9783659005312
• ISBN-10: 3659005312
• Artikelnr.: 35972327

Autorenporträt

Es profesor de Econometría en el Programa de Economía de la Universidad del Atlántico y Docente en el Programa de Economía de la Universidad del Norte en Colombia. Dedicado a la Docencia e Investigación en el sector de Educación Media. Investigador de Inmerk, Cartagena, Colombia. Economista, Magister en Economía y Especialista en Estadística.