Forecasting Nominal Exchange Rate using Deep Neural Networks

Garita-Garita, Jonathan; Ulate-Sancho, César

Forecasting Nominal Exchange Rate using Deep Neural Networks

dc.audience	Students
dc.audience	Researchers
dc.audience	Teachers
dc.creator	Garita-Garita, Jonathan
dc.creator	Ulate-Sancho, César
dc.date.accessioned	2025-07-31T22:35:13Z
dc.date.available	2025-07-31T22:35:13Z
dc.date.created	2025-07-31
dc.description	Este artículo realiza un análisis de alta frecuencia del mercado de divisas de Costa Rica utilizando algoritmos de redes neuronales profundas. Se emplean datos diarios de acceso público de MONEX desde 2017 hasta marzo de 2025 para identificar quiebres de tendencia, patrones estacionales y la importancia relativa de las variables explicativas que determinan los movimientos diarios del tipo de cambio en MONEX. El modelo calibrado muestra una alta precisión para comprender la información histórica y realizar proyecciones del tipo de cambio a cinco días. Los resultados sugieren que los movimientos observados del tipo de cambio en 2024 están alineados con su tendencia y que existen factores estacionales significativos que influyen en el tipo de cambio a lo largo del año.
dc.description.abstract	This paper offers a daily-frequency analysis and short-term forecasting of Costa Rica’s foreign currency market using deep neural network algorithms. These algo-rithms efficiently integrates multiple high-frequency data to capture trends, seasonal patterns, and daily movements in the exchange rate from 2017 to March 2025. The results indicate that these models excels in predicting the observed exchange rate up to five days in advance, outperforming traditional time series forecasting methods in terms of accuracy.
dc.format.extent	18 páginas: gráficos
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/504
dc.language.iso	en
dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States	en
dc.rights.accessRights	Open Access
dc.rights.spa	Acceso abierto
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/
dc.subject	Tendencias demográficas
dc.subject.jel	C45 - Neural Networks and Related Topics
dc.subject.jel	C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
dc.subject.jel	F31 - Foreign Exchange
dc.subject.jel	O24 - Trade Policy; Factor Movement Policy; Foreign Exchange Policy
dc.subject.jelspa	C45 - Redes neuronales y temas relacionados
dc.subject.jelspa	C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
dc.subject.jelspa	F31 - Tipos de cambio
dc.subject.jelspa	O24 - Política comercial; Política de movilidad de los factores; Política de tipo de cambio
dc.subject.keyword	Exchange Rate
dc.subject.keyword	Forecast
dc.subject.keyword	Deep Neural Network
dc.subject.lemb	Tipo de cambio
dc.subject.lemb	Pronóstico
dc.subject.lemb	Redes neuronales profundas
dc.title	Forecasting Nominal Exchange Rate using Deep Neural Networks
dc.title.alternative	Análisis y pronóstico del tipo de cambio mediante redes neuronales profundas
dc.type	Working Paper
dc.type.hasversion	Published version
dc.type.spa	Documentos de trabajo