Recientemente, Ghiassi, Saidane y Zimbra [Int J Forecasting, vol. 21, 2005, pp. 341-362] presentaron una red neuronal artificial de arquitectura dinámica (DAN2) para la predicción de series de tiempo, la cual se desempeña significativamente mejor que las redes neuronales tradicionales y que la metodología ARIMA. El objetivo principal de este artículo es demostrar que el modelo original DAN2 puede reescribirse como un modelo aditivo. Se muestra que la formulación propuesta tiene varias ventajas: se reduce el número total de parámetros por estimar, permite calcular todos los parámetros lineales usando mínimos cuadrados ordinarios y se mejora la búsqueda del óptimo global de la función de error usada para estimar los parámetros del modelo. A fin de confirmar la efectividad de nuestra aproximación, se estimaron dos modelos para una de las series de tiempo usadas como benchmark cuando el modelo DAN2 original fue propuesto. Los resultados indican que nuestra aproximación es capaz de encontrar modelos con una precisión similar o mejor respecto al modelo DAN2 original.
