Resumen:
El tipo de cambio impacta la vida de las personas y las empresas en una economía no dolarizada. El riesgo cambiario afecta las decisiones financieras de los agentes económicos a corto, mediano y largo plazo. Se pueden utilizar técnicas de minería de datos y métodos de aprendizaje automático para pronosticar la clase de cambio. En este trabajo se compara el desempeño de los modelos de pronóstico: árboles de regresión, bosques aleatorios, ARIMA, GARCH y ARCH. Se utiliza la técnica del backtesting y se calcula el error porcentual absoluto medio para determinar el mejor modelo de pronóstico del tipo de cambio entre el colón costarricense y el dólar estadounidense.