Displaying similar documents to “Detección y tratamiento de una componente estacional estable en una serie temporal.”

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,...

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.

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.

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...

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....

Algunas características de los modelos agregados MC-MN de modelos MA.

Andrés Carrión García (1988)

Qüestiió

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Se estudian algunas propiedades de los modelos agregados de mínimos cuadrados y mínima norma de procesos MA. Dichos agregados MC-MN se obtienen mediante una metodología matricial desarrollada por el autor, que es aquí brevemente esbozadas. Las características analizadas se refieren a la multiplicatividad de las estructuras componentes del modelo y la invertibilidad del modelo agregado.

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. ...

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,...

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...

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.