Displaying similar documents to “Algunas características de los modelos agregados MC-MN de modelos MA.”

La teoría de series temporales: una evaluación crítica de los desarrollos más recientes.

Albert Prat-Bartés, Daniel Peña, Manuel Martí-Recober (1981)

Qüestiió

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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,...

Modelado de series temporales con métodos en bloque y recursivos. Desarrollo de estimadores y predictores adaptativos.

David de la Fuente García, Daniel F. García Martínez (1988)

Qüestiió

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En este artículo se presenta un análisis comparativo entre los algoritmos más interesantes para la estimación de parámetros de series temporales, tanto en bloque como recursivos. Se propone que los modelos autorregresivos largos constituyen una parametrización general para modelizar series inestables, cuyos parámetros pueden estimarse adecuadamente con algoritmos recursivos, tales como los filtros celosía.

Sobre la interpretación de modelos ARIMA univariantes.

Daniel Peña (1989)

Trabajos de Estadística

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En este trabajo se demuestra cómo describir un modelo ARIMA de series temporales como suma de una tendencia a largo plazo, un componente estacional y un componente transitorio. Esta descomposición se obtiene a partir de la función de predicción del modelo, y su uso permite apreciar aspectos poco estudiados de los modelos ARIMA.

Detección y tratamiento de una componente estacional estable en una serie temporal.

Albert Prat-Bartés (1982)

Qüestiió

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En el presente trabajo se analiza la detección de una estacionalidad casi determinista en una serie temporal, mediante la utilización de una función de verosimilitud exacta en la fase de estimación del modelo univariante de la serie. Las posibles formas de modelar dicha estacionalidad se discuten sobre un ejemplo concreto.

Concatenación temporal de modelos espaciales y su aplicación al estudio de la meningitis en España.

Juan Ferrándiz Ferragud, Ferrán Martínez Navarro, Pilar Sanmartín Fita (2001)

Qüestiió

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La cartografía de enfermedades infecciosas en periodos sucesivos plantea la necesidad de su extensión al caso dinámico. En este trabajo proponemos la concatenación temporal de modelos auto-regresivos espaciales para abordar el análisis de mortalidad por meningitis en España en el período 1950-1990 con datos agregados a nivel provincial. Para la estimación v selección del modelo usamos técnicas basadas en la función de verosimilitud.

Criterios de selección de modelos ARIMA.

Daniel Peña Sánchez de Rivera, Gonzalo Arnáiz Tovar (1981)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Este trabajo compara la eficiencia de algunos contrastes diagnósticos para discriminar entre modelos ARIMA, y discute la utilización en este contexto del criterio de Información de Akaike (MAIC). Hemos demostrado que el MAIC equivale a un contraste F para probar si la reducción de varianza aportada por la introducción de nuevos parámetros es significativa. El nivel crítico de este contraste es variable en función del número incremental de parámetros introducidos. Los resultados...

Modelización de datos longitudinales con estructuras de covarianza no estacionarias: modelos de coeficientes aleatorios frente a modelos alternativos.

Vicente Núñez-Antón, Dale L. Zimmerman (2001)

Qüestiió

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Un tema que ha suscitado el interés de los investigadores en datos longitudinales durante las dos últimas décadas, ha sido el desarrollo y uso de modelos paramétricos explícitos para la estructura de covarianza de los datos. Sin embargo, el análisis de estructuras de covarianza no estacionarias en el contexto de datos longitudinales no se ha realizado de forma detallada principalmente debido a que las distintas aplicaciones no hacían necesario su uso. Muchos son los modelos propuestos...

Estudio de la demanda de algunos derivados del petróleo. Un enfoque dinámico-estocástico.

Juan I. Peña, M. Teresa Pérez Navas (1983)

Qüestiió

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En el presente trabajo se detalla el estudio de la demanda agregada de tres derivados del petróleo en el mercado español. Se adopta un enfoque de series temporales y se proponen modelos dinámicos para tratar los datos. Se construyen modelos ARIMA univariantes y funciones de transferencia con objeto de recoger los rasgos más destacados de la demanda de estos productos. En particular, se emplea el Análisis de Intervención para facilitar el tratamiento de los datos atípicos y su interpretación....

Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.

Raúl Pino, David de la Fuente, José Parreño, Paolo Priore (2002)

Qüestiió

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En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad,...

El sistema ADEST.

J.M. Caridad Ocerin, R. Espejo Mohedano (1995)

Qüestiió

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