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Computación y Sistemas
versión On-line ISSN 2007-9737versión impresa ISSN 1405-5546
Resumen
MADRIGAL ESPINOZA, Sergio David. Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.4, pp.821-831. ISSN 2007-9737. https://doi.org/10.13053/CyS-18-4-1552.
Se compara el desempeño de tres modelos de regresión, en términos de su efectividad predictiva, para el caso de series temporales con estacionalidad creciente. Se emplearon 617 series en el cotejo así como tres modelos de los cuales, uno es propuesta original de este trabajo. Adicionalmente, se compararon estos modelos contra uno de raíces unitarias, típicamente empleado para el pronóstico de las series de interés. Entre los resultados más importantes, se muestra que la efectividad de los modelos de regresión dependerá del horizonte de pronóstico así como del grado de su curvatura. A menor curvatura y mayor horizonte, mejor será su desempeño. Se mostrarán las condiciones bajo las cuales, los modelos de regresión pueden pronosticar tan bien o incluso mejor que la alternativa típica. Por último, se realiza un análisis de los intervalos de predicción y sobre cómo mejorar su efectividad.
Palabras llave : Modelos de regresión; series temporales; estacionalidad; econometría.