Predicción de series de tiempo usando un modelo híbrido basado en la descomposición wavelet
El pronóstico de series de tiempo que exhiben una estructura de segundo orden que vara en función del tiempo ha recibido especial atención debido a la dificultad de obtener buenos pronósticos, especialmente cuando existe una estructura poco homogénea al final de los datos. En este trabajo, se usa un...
- Autores:
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Vasquez, Michael
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
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- Palabra clave:
- Pronóstico; modelos híbridos; ARFIMA-HYGARCH; Descomposición Wavelet; tipos de cambio
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- License
- Copyright (c) 2018 Comunicaciones en Estadística
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Vasquez, Michael2018-12-21https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/13El pronóstico de series de tiempo que exhiben una estructura de segundo orden que vara en función del tiempo ha recibido especial atención debido a la dificultad de obtener buenos pronósticos, especialmente cuando existe una estructura poco homogénea al final de los datos. En este trabajo, se usa una metodología adecuada para pronosticar series de tiempo, con un alto nivel de ruido que evidencien no estacionariedad. Especialmente, se combina la transformación wavelet discreta de máximo traslape (MODWT) con el modelo ARFIMA-HYGARCH y redes neuronales. Ambos modelos se aplican para pronosticar la tasa de cambio USD/COP. Los resultados sugieren que la metodología basada en wavelets y redes neuronales, proveen pronósticos más precisos para pronosticar una apreciación/depreciación del tipo de cambio.application/pdfspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/13/pdfComunicaciones en Estadística; Vol. 11, Núm. 2 (2018); 257-2832339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 11, Núm. 2 (2018); 257-283Copyright (c) 2018 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Predicción de series de tiempo usando un modelo híbrido basado en la descomposición waveletinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Pronóstico; modelos híbridos; ARFIMA-HYGARCH; Descomposición Wavelet; tipos de cambio11634/14884oai:repository.usta.edu.co:11634/148842023-07-14 16:37:31.942metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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El pronóstico de series de tiempo que exhiben una estructura de segundo orden que vara en función del tiempo ha recibido especial atención debido a la dificultad de obtener buenos pronósticos, especialmente cuando existe una estructura poco homogénea al final de los datos. En este trabajo, se usa una metodología adecuada para pronosticar series de tiempo, con un alto nivel de ruido que evidencien no estacionariedad. Especialmente, se combina la transformación wavelet discreta de máximo traslape (MODWT) con el modelo ARFIMA-HYGARCH y redes neuronales. Ambos modelos se aplican para pronosticar la tasa de cambio USD/COP. Los resultados sugieren que la metodología basada en wavelets y redes neuronales, proveen pronósticos más precisos para pronosticar una apreciación/depreciación del tipo de cambio. |
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