Sélection d'une méthode de prévision par l'emploi du modèle ARIMA sous-jacent
Sobre la interpretación de modelos ARIMA univariantes.
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.
Sobre la robustificación interna del algoritmo de Plackett-Kalman para la estimación recursiva del modelo de regresión lineal.
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 D2 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 observación...
Some problems of exponential smoothing
The paper deals with some practical problems connected with the classical exponential smoothing in time series. The fundamental theorem of the exponential smoothing is extended to the case with missing observations and an interpolation procedure in the framework of the exponential smoothing is described. A simple method of the exponential smoothing for multivariate time series is suggested.
Spatial prediction of the mark of a location-dependent marked point process: How the use of a parametric model may improve prediction
We discuss the prediction of a spatial variable of a multivariate mark composed of both dependent and explanatory variables. The marks are location-dependent and they are attached to a point process. We assume that the marks are assigned independently, conditionally on an unknown underlying parametric field. We compare (i) the classical non-parametric Nadaraya-Watson kernel estimator based on the dependent variable (ii) estimators obtained under an assumption of local parametric model where explanatory...
Spektralna karakteristika ekstrapolacije jedne klase stacionarnih slučajnih procesa
Stacked heterogeneous neural networks for time series forecasting.
State estimation in discrete-time distributed parameter systems under incomplete priori information about the system
Stationary distribution of some nonlinear processes
Statistical problems on point processes
Study on Kalman filter in time series analysis
Sur le filtre de Kalman-Bucy en temps continu
Systematic estimation and prediction for processes with bounded sum
Techniques de contrôle de prévision à court terme
Tendency Towards Normality of Linear Combinations of Random Variables.
The Effect of Parameter Estimation Errors on the Variance of Forecasts
The smoothness criterion as a trend diagnostic.
Two special models of processes with time-dependent random parameters
Una familia de distribuciones conjugadas para un proceso ARE (1).
En este artículo se estudia, desde una perspectiva bayesiana, un proceso AR(1) con errores exponenciales, ARE(1): para ello se construye una nueva familia de distribuciones conjugadas, denotada por CDG, que permite construir una especie de filtro de Kalman para la estimación recursiva de los parámetros del modelo.
Une approche simplifiée de la méthode de Box et Jenkins pour l'analyse et la prévision des séries temporelles unidimensionnelles (II)