Time series theory: a critic evaluation of the most recent developments.

Prat-Bartés, Albert, Peña, Daniel, and Martí-Recober, Manuel. "La teoría de series temporales: una evaluación crítica de los desarrollos más recientes.." Qüestiió 5.3 (1981): 124-148. <http://eudml.org/doc/39991>.

@article{Prat1981,
abstract = {En este trabajo se comparan en forma crítica los tres enfoques básicos para el análisis de series temporales: el análisis espectral, el modelado en el espacio de los estados y los modelos paramétricos ARIMA. La presentación de los dos primeros es breve y a efectos comparativos con el último enfoque cuyos desarrollos principales en los últimos diez años constituyen el núcleo de la presente comunicación. La conclusión principal es que estos enfoques han surgido con objetivos distintos, lo que los hace especialmente aptos para ser aplicados en campos específicos. La formulación ARIMA presenta la ventaja diferencial de incluir procedimientos de modelado para el caso más general en que la estructura del sistema es desconocida, lo que la hace muy apropiada para una amplia gama de problemas de modelado, previsión y control estocástico.},
author = {Prat-Bartés, Albert, Peña, Daniel, Martí-Recober, Manuel},
journal = {Qüestiió},
keywords = {Series temporales; Análisis espectral; Modelo; Predicción},
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TY - JOUR
AU - Prat-Bartés, Albert
AU - Peña, Daniel
AU - Martí-Recober, Manuel
TI - La teoría de series temporales: una evaluación crítica de los desarrollos más recientes.
JO - Qüestiió
PY - 1981
VL - 5
IS - 3
SP - 124
EP - 148
AB - En este trabajo se comparan en forma crítica los tres enfoques básicos para el análisis de series temporales: el análisis espectral, el modelado en el espacio de los estados y los modelos paramétricos ARIMA. La presentación de los dos primeros es breve y a efectos comparativos con el último enfoque cuyos desarrollos principales en los últimos diez años constituyen el núcleo de la presente comunicación. La conclusión principal es que estos enfoques han surgido con objetivos distintos, lo que los hace especialmente aptos para ser aplicados en campos específicos. La formulación ARIMA presenta la ventaja diferencial de incluir procedimientos de modelado para el caso más general en que la estructura del sistema es desconocida, lo que la hace muy apropiada para una amplia gama de problemas de modelado, previsión y control estocástico.
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KW - Series temporales; Análisis espectral; Modelo; Predicción
UR - http://eudml.org/doc/39991
ER -