Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad
Fuente:
Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Nacional de Colombia
2007
|
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| _version_ | 1876423512896307200 |
|---|---|
| author | Elkin Castaño |
| author_facet | Elkin Castaño |
| contents | Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad Elkin Castaño Física, Astronomía y Matemáticas ARIMA intervención Observaciones atípicas observaciones faltantes función de transferencia Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA partendel supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes,ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período deestudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir simultáneamente,afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto sucapacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permiteestimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas,estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modeloARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidaden la cual ocurren los tres eventos mencionados. 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930207 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.30 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89930207 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad Elkin Castaño Física, Astronomía y Matemáticas ARIMA intervención Observaciones atípicas observaciones faltantes función de transferencia Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad Elkin Castaño Física, Astronomía y Matemáticas ARIMA intervención Observaciones atípicas observaciones faltantes función de transferencia Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA partendel supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes,ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período deestudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir simultáneamente,afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto sucapacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permiteestimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas,estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modeloARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidaden la cual ocurren los tres eventos mencionados. 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930207 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.30 |
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| topic | Física, Astronomía y Matemáticas ARIMA intervención Observaciones atípicas observaciones faltantes función de transferencia |
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