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DOI: https://doi.org/10.53766/VIGEREN/2021.21.01.03

Este estudio analiza el desempeño de modelos complejos al incluir variables externas. Se compara el rendimiento de redes neuronales LSTM (Long-Short Term Memory), con y sin incluir las variables macroeconómicas del petróleo, el índice del dólar, el índice del euro y el cambio dólar/yuan junto con datos históricos de criptomonedas, para intentar mejorar las predicciones. Se proponen cuatro modelos para ambos casos, univariante y multivariante, comparando el mejor de cada caso, centrando los resultados en las variables en lugar de los modelos. Los mejores resultados LSTM se compararon entonces con el modelo ARIMA (Auto regresivo, Diferenciado y de Media Móvil). Usando los índices MASE (Media Absoluta Escalada del Error), MAPE (Media Absoluta Porcentual del Error) y el estadístico Diebold-Mariano. Se concluyó que había diferencias significativas para todas las series exceptuando al BitcoinCash. Siendo más precisos los modelos de redes neuronales univariantes. Asimismo, todos los modelos LSTM presentaron diferencias significativas con los modelos ARIMA. Siendo el LSTM el mejor de los casos, exceptuando al BitcoinCash. Se concluyó que las variables económicas consideradas no eran significativas para predecir los precios de las criptomonedas consideradas y que el ajuste de las redes LSTM debe hacerse de acuerdo con la complejidad del problema.

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