Estructuras híbridas para el modelado y pronóstico de series temporales: metodologías y aplicaciones.
Las estructuras híbridas han demostrado ser una buena alternativa para modelar y pronosticar algunas series temporales, en las cuales los modelos tradicionales no presentan un buen desempeño. En este trabajo se realiza una revisión bibliográfica de los estudios reportados en la literatura en el peri...
- Autores:
-
Ballesteros López, Fabiana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/7179
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7179
- Palabra clave:
- Estructuras híbridas
Pronóstico
Series temporales
Hybrid structures
In time series
Forecasting
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright Universidad de Córdoba, 2023
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Estructuras híbridas Pronóstico Series temporales Hybrid structures In time series Forecasting |
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Las estructuras híbridas han demostrado ser una buena alternativa para modelar y pronosticar algunas series temporales, en las cuales los modelos tradicionales no presentan un buen desempeño. En este trabajo se realiza una revisión bibliográfica de los estudios reportados en la literatura en el periodo 2000-2018, sobre las tres metodologías híbridas existentes: paralelo, serie, serie-paralelo. A partir de los resultados hallados, se establece la base conceptual de cada metodología, bajo un procedimiento estadístico matemático, y sus respectivos casos de aplicación. Adicionalmente, empleando datos reales se muestra la ganancia en términos de precisión del pronóstico que se obtiene con éstas metodologías, con respecto a los modelos tradicionales. |
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Adicionalmente, empleando datos reales se muestra la ganancia en términos de precisión del pronóstico que se obtiene con éstas metodologías, con respecto a los modelos tradicionales.Resumen IAgradecimientos IIIIntroducción 11. Revisión de la literatura 41.1. Etapa 1: proceso de búsqueda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2. Etapa 2: criterios de inclusión y exclusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3. Etapa 3: resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3.1. Resultados del proceso de la búsqueda . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.3.2. Análisis de los artículos seleccionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72. Estructura híbrida en paralelo 102.1. Formulación matemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2. Métodos de ponderación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.1. Enfoques de ponderación estáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.2. Enfoques de ponderación dinámicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3. Aplicaciones reales reportadas en la literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193. Estructura híbrida en serie 243.1. Formulación matemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243.2. Aplicaciones reales reportadas en la literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274. Estructura híbrida en serie-paralelo 324.1. Formulación matemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.2. Aplicaciones reales reportadas en la literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345. Aplicación de las metodologías híbridas 365.1. Metodología híbrida en paralelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375.2. Metodología híbrida en serie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465.2.1. Secuencia lineal-no lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465.2.2. Secuencia no lineal-lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47Conclusiones 50Bibliografía 53Apéndice 60A.1. Análisis de series temporales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60B.2. Metodología de Box-Jenkins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62B.2.1. Modelo Autoregresivo (AR) de orden p . . . . . . . . . . . . . . . . . 63B.2.2. Modelo de Medias Móviles (MA) de orden q . . . . . . . . . . . . . . 64B.2.3. Modelos Autorregresivos de Medias Móviles ARMA (p,q) . . . . . . 66B.2.4. Modelo Autorregresivo Integrado de Medias Móviles ARIMA de orden (p,d,q) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67B.2.5. Modelo SARIMA (p, d, q)(P, D,Q)S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68C.3. Modelo Perceptrón Multicapa (MLP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68D.4. Regresión automática de redes neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70E.5. Validación cruzada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71F.6. Métricas de desempeño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72G.7. Código R para las aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73PregradoEstadístico(a)Monografíasapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estructuras híbridas para el modelado y pronóstico de series temporales: metodologías y aplicaciones.Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Estructuras híbridasPronósticoSeries temporalesHybrid structuresIn time seriesForecastingFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaAdhikari, R., y Verma, G. (2016). 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