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ALGORITMO PARA DESARROLLAR PRONÓSTICOS AUTOMÁTICOS DE SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS. EL ÍNDICE NACIONAL DE PRECIOS AL CONSUMIDOR DE MÉXICO

Fuente: Zenodo

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Eduardo Rosas Rojas, Jéssica Gámez Arroyo, Javier Lapa Guzmán, Christian Bucio Pacheco
Format:	Recurso digital
Sprache:	Spanisch
Veröffentlicht:	Zenodo 2024
Schlagworte:	modelos ARIMA suavizado exponencial comparación de modelos ARIMA models exponential smoothing model comparison
Online-Zugang:	Acceder al recurso
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author	Eduardo Rosas Rojas Jéssica Gámez Arroyo Javier Lapa Guzmán Christian Bucio Pacheco
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contents	El presente estudio compara la precisión de los métodos automáticos de pronóstico de series de tiempo univariadas para el valordel Índice Nacional de Precios al Consumidor de México, para lo cual se utilizan datos mensuales de 1969 a 2021. Se presentandos de los principales métodos en el área de estudio: 1) Los Modelos Espaciales de Estado de Suavizado Exponencial (ETS) y 2)Los modelos Autoregresivos Integrados y de Medias Móvil (ARIMA). Se desarrolla un algoritmo computacional para laidentificación de un proceso de generación de datos para estimar los parámetros óptimos. El segundo método presenta un mejordesempeño en el cálculo de los valores pronosticados. Los resultados muestran la utilidad de los métodos automáticos depronóstico cuando se siguen los procedimientos adecuados.
format	Recurso digital
id	zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17037930
institution	Zenodo
language	spa
publishDate	2024
publisher	Zenodo
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spellingShingle	ALGORITMO PARA DESARROLLAR PRONÓSTICOS AUTOMÁTICOS DE SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS. EL ÍNDICE NACIONAL DE PRECIOS AL CONSUMIDOR DE MÉXICO Eduardo Rosas Rojas Jéssica Gámez Arroyo Javier Lapa Guzmán Christian Bucio Pacheco modelos ARIMA suavizado exponencial comparación de modelos ARIMA models exponential smoothing model comparison El presente estudio compara la precisión de los métodos automáticos de pronóstico de series de tiempo univariadas para el valordel Índice Nacional de Precios al Consumidor de México, para lo cual se utilizan datos mensuales de 1969 a 2021. Se presentandos de los principales métodos en el área de estudio: 1) Los Modelos Espaciales de Estado de Suavizado Exponencial (ETS) y 2)Los modelos Autoregresivos Integrados y de Medias Móvil (ARIMA). Se desarrolla un algoritmo computacional para laidentificación de un proceso de generación de datos para estimar los parámetros óptimos. El segundo método presenta un mejordesempeño en el cálculo de los valores pronosticados. Los resultados muestran la utilidad de los métodos automáticos depronóstico cuando se siguen los procedimientos adecuados.
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