Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo

Los modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definic...

Full description

Autores:: Castro, C. A. (Carlos Alberto)
Uribe-Cadavid, D. C. (Diana Cecilia)

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2010

Institución:: Universidad EIA .

Repositorio:: Repositorio EIA .

Idioma:: spa

Description
Summary:	Los modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización. En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempeño histórico. Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modelo.

Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo

Publicaciones similares