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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,...

Un algoritmo iterativo para la estimación de modelos ARMA con ausencia de observaciones.

José A. Cristóbal Cristóbal (1988)

Trabajos de Estadística

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En el presente artículo se muestra un algoritmo iterativo para la estimación de parámetros de modelos ARMA en series temporales que tengan alguna observación ausente. Posteriormente se efectúa la demostración de la convergencia de dicho algoritmo. Se presenta un ejemplo de estimación basado en la simulación de series temporales con un ordenador y se exponen las conclusiones llevadas a cabo por el autor.

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...

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.

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.

Estimación de registros desconocidos en series de datos.

Miguel Sánchez García, Luis Javier López Martín (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se dispone de dos o más series de datos, de las cuales al menos una no se conoce completamente. Se supone que las series se pueden modelizar con la hipótesis lineal; así como que existe alguna estructura de correlación entre ellas. Se desarrollan dos modelos para estimar los valores desconocidos de la(s) serie(s) de datos.

Sobre la robustificación interna del algoritmo de Plackett-Kalman para la estimación recursiva del modelo de regresión lineal.

Daniel Peña (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Este trabajo presenta un procedimiento para hacer robusto el algoritmo recursivo de Plackett-Kalman para el modelo lineal, incorporándole medidas diagnósticas que indiquen la influencia potencial y real de cada nueva observación en los parámetros del modelo. Se describe cómo calcular recursivamente el estadístico D de Cook, la distancia de Mahalanobis de cada nueva observación al centro de gravedad de la ya incluidas, y un contraste, basado en los residuos recursivos, de que la nueva...

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,...

Estimación adaptativa en tiempo real de funciones de transferencia. Revisión de las técnicas disponibles y presentación de nuevos algoritmos.

Daniel F. García Martínez, David de la Fuente García (1990)

Qüestiió

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En este artículo se analizan los problemas planteados en la estimación en tiempo real de los parámetros de sistemas variantes con el tiempo, con el objeto de definir los requisitos que debe verificar un estimador de este tipo. Seguidamente se realiza un análisis crítico de las técnicas de estimación adaptativa más usuales, incidiendo en los aspectos fundamentales: la seguridad de funcionamiento del método, su capacidad de adaptación, la facilidad de uso del mismo y su coste computacional....

Control adaptativo de calidad en procesos industriales.

David de la Fuente García, Cesáreo Hernández Iglesias, R. del Olmo (1989)

Qüestiió

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Se acepta que si las observaciones (y) de un proceso de producción no son independientes, la estructura del error se puede determinar como sugirieron Box-Jenkins (1970). Pero los métodos de B-J son off-line y requieren de cierta experiencia por parte del usuario. En este trabajo, presentamos un procedimiento basado en filtros celosía adaptativos para el control estadístico de procesos (SPC). Este SPC adaptativo puede ser completamente computerizado y aún más, realizable en hardware. ...

Un algoritmo para la estimación maximoverosímil de modelos econométricos de desequilibrio de lado corto.

César Molinas Sans (1983)

Qüestiió

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La estimación maxiverosímil de modelos econométricos de desequilibrio de lado corto presenta dificultades debido a la no acotación de la función de verosimilitud. En este artículo se describen brevemente dicho tipo de modelos y se propone un sencillo procedimiento, basado en el algoritmo E.M., para su estimación por máxima verosimilitud.

Comportamiento de los contrastes ADF, PP y KPSS al trabajar con series ajustadas de estacionalidad.

Tomás del Barrio Castro, Ana del Sur Mora, Jordi Suriñach Caralt (2001)

Qüestiió

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En este trabajo se analiza el comportamiento de los tests de raíces unitarias cuando se utilizan los componentes ciclo-tendencia obtenidos a partir de procedimientos de extracción de señales en lugar de utilizar las series originales. Adicionalmente se intenta detectar las causas finales de los efectos perniciosos observados. Los procedimientos de extracción de señales analizados son el basado en modelos ARIMA y el filtro de líneas aéreas modificado. Un ejercicio de simulación nos permite...