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...
- 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
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/174
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/174
- Palabra clave:
- REI00141
PRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOS
BUSINESS FORECASTING
ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA
ORGANIZATION AND INDUSTRY
PRONÓSTICOS
SERIES DE TIEMPO
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLT
MEDIDAS DE DESEMPEÑO
FORECASTING
TIME SERIES
HOLTS EXPONENTIAL SMOOTHING
PERFORMANCE MEASURES
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
| id |
REIA2_e4138399cd903ed559850a5da8e88f76 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.eia.edu.co:11190/174 |
| network_acronym_str |
REIA2 |
| network_name_str |
Repositorio EIA . |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| dc.title.alternative.spa.fl_str_mv |
Otimização de parâmetros e de valores de início para o modelo de HOLT baseado em sinais de rastreio Parameter and initial values optimization for HOLT model based on tracking signals |
| title |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| spellingShingle |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo REI00141 PRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOS BUSINESS FORECASTING ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA ORGANIZATION AND INDUSTRY PRONÓSTICOS SERIES DE TIEMPO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLT MEDIDAS DE DESEMPEÑO FORECASTING TIME SERIES HOLTS EXPONENTIAL SMOOTHING PERFORMANCE MEASURES |
| title_short |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| title_full |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| title_fullStr |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| title_full_unstemmed |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| title_sort |
Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo |
| dc.creator.fl_str_mv |
Castro, C. A. (Carlos Alberto) Uribe-Cadavid, D. C. (Diana Cecilia) |
| dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Castro, C. A. (Carlos Alberto) Uribe-Cadavid, D. C. (Diana Cecilia) |
| dc.subject.lcsh.spa.fl_str_mv |
REI00141 |
| topic |
REI00141 PRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOS BUSINESS FORECASTING ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA ORGANIZATION AND INDUSTRY PRONÓSTICOS SERIES DE TIEMPO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLT MEDIDAS DE DESEMPEÑO FORECASTING TIME SERIES HOLTS EXPONENTIAL SMOOTHING PERFORMANCE MEASURES |
| dc.subject.arcmarc.spa.fl_str_mv |
PRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOS BUSINESS FORECASTING |
| dc.subject.eia.spa.fl_str_mv |
ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA ORGANIZATION AND INDUSTRY |
| dc.subject.keywords.spa.fl_str_mv |
PRONÓSTICOS SERIES DE TIEMPO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLT MEDIDAS DE DESEMPEÑO FORECASTING TIME SERIES HOLTS EXPONENTIAL SMOOTHING PERFORMANCE MEASURES |
| description |
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. |
| publishDate |
2010 |
| dc.date.created.spa.fl_str_mv |
2010-12 |
| dc.date.submitted.spa.fl_str_mv |
2010-09-14 |
| dc.date.accepted.spa.fl_str_mv |
2010-12-07 |
| dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv |
2013-11-21T20:00:06Z |
| dc.date.available.spa.fl_str_mv |
2013-11-21T20:00:06Z |
| dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2013-11-21 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de revista |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/ART |
| dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.issn.spa.fl_str_mv |
ISSN 17941237 |
| dc.identifier.uri.spa.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/174 |
| dc.identifier.bibliographiccitation.spa.fl_str_mv |
Castro, C. A., y Uribe, D. C. (2010). Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo, Revista EIA, 7 (14), 115-124. doi: http://hdl.handle.net/11190/174 |
| identifier_str_mv |
ISSN 17941237 Castro, C. A., y Uribe, D. C. (2010). Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo, Revista EIA, 7 (14), 115-124. doi: http://hdl.handle.net/11190/174 |
| url |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/174 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv |
Revista EIA |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Billah, B.; King, M. L.; Snyder, R. D. and. Koehle, A. B. (2006). “Exponential smoothing model selection for forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 2, No. 22, pp. 239-247 Castro, C. A. Planeación de Producción. Medellín: Fondo Editorial Universidad Eafit, 2008. De Gooijer, J. G. and Hyndman, R. J. (2006). “25 years of time series forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 3, No. 22, pp. 443-473. Gardner, E. S. (1985). “Exponential smoothing: the state of the art”. Journal of Forecasting, vol. 4, No. 1 (March), pp. 1-28. Gardner, E. S. (2006). “Exponential smoothing: the state of the art - Part II”. International Journal of Forecasting, vol. 4, No. 22, pp. 637-666. |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020 |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Atribución-NoComercial http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
10 p. |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.editor.spa.fl_str_mv |
Fondo Editorial EIA |
| institution |
Universidad EIA . |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/bitstreams/fce0ce80-a4ff-4d60-87fa-8a211f61be7f/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/c549f7ab-6aa0-4f60-8291-ab01996e0ba1/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/7138a59b-0e8e-4e8d-aed2-adfac2be9a82/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/6d8b58e4-11a1-44cb-835d-564dd67d94ae/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
441a2f24cd7866801134484191258026 f3e3197bfd0a5e071228fc8e9f0c833a 66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8 4e0f0e73a8893a53f60375cb92c1af42 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad EIA |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1808400331581685760 |
| spelling |
Castro, C. A. (Carlos Alberto)a1c02bd3e8a5b5b2e12672d105519260-1Uribe-Cadavid, D. C. (Diana Cecilia)7fedc0779c636551e3406fb257620847-1ccastro@eafit.edu.copfdianauribe@eia.edu.co2013-11-21T20:00:06Z2013-11-21T20:00:06Z2010-122013-11-212010-09-142010-12-07ISSN 17941237https://repository.eia.edu.co/handle/11190/174Castro, C. A., y Uribe, D. C. (2010). Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo, Revista EIA, 7 (14), 115-124. doi: http://hdl.handle.net/11190/174Los 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.Time series models are quantitative techniques commonly used to forecast the behavior of variables. These models include the exponential smoothing with trend or Holt model that requires the definition of the smoothing constants α and β and the initialization values, both required for the model upgrade. This paper proposes a different way to obtain the parameter values and initial conditions of the Holts model, optimizing the tracking signal range (TSR), in order to achieve a more robust model from the viewpoint of accuracy of the results and historical performance. Some comparisons between the proposed approach and the traditional methods based on the mean absolute deviation (MAD) and the mean square error (MSE) are provided. These are the measures traditionally used to determine the degree of accuracy of a model, and a better model performance is obtained.10 p.application/pdfspaRevista EIABillah, B.; King, M. L.; Snyder, R. D. and. Koehle, A. B. (2006). “Exponential smoothing model selection for forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 2, No. 22, pp. 239-247Castro, C. A. Planeación de Producción. Medellín: Fondo Editorial Universidad Eafit, 2008.De Gooijer, J. G. and Hyndman, R. J. (2006). “25 years of time series forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 3, No. 22, pp. 443-473.Gardner, E. S. (1985). “Exponential smoothing: the state of the art”. Journal of Forecasting, vol. 4, No. 1 (March), pp. 1-28.Gardner, E. S. (2006). “Exponential smoothing: the state of the art - Part II”. International Journal of Forecasting, vol. 4, No. 22, pp. 637-666.Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REI00141PRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOSBUSINESS FORECASTINGORGANIZACIÓN E INDUSTRIAORGANIZATION AND INDUSTRYPRONÓSTICOSSERIES DE TIEMPOSUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLTMEDIDAS DE DESEMPEÑOFORECASTINGTIME SERIESHOLTS EXPONENTIAL SMOOTHINGPERFORMANCE MEASURESOptimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreoOtimização de parâmetros e de valores de início para o modelo de HOLT baseado em sinais de rastreioParameter and initial values optimization for HOLT model based on tracking signalsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Fondo Editorial EIAPublicationTHUMBNAILREI00141.pdf.jpgREI00141.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9695https://repository.eia.edu.co/bitstreams/fce0ce80-a4ff-4d60-87fa-8a211f61be7f/download441a2f24cd7866801134484191258026MD54ORIGINALREI00141.pdfREI00141.pdfapplication/pdf2462574https://repository.eia.edu.co/bitstreams/c549f7ab-6aa0-4f60-8291-ab01996e0ba1/downloadf3e3197bfd0a5e071228fc8e9f0c833aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/7138a59b-0e8e-4e8d-aed2-adfac2be9a82/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52TEXTREI00141.pdf.txtREI00141.pdf.txtExtracted texttext/plain27828https://repository.eia.edu.co/bitstreams/6d8b58e4-11a1-44cb-835d-564dd67d94ae/download4e0f0e73a8893a53f60375cb92c1af42MD5311190/174oai:repository.eia.edu.co:11190/1742023-07-25 17:20:42.521https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |