Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad
RESUMEN: Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA parten del supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes, ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período de estudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir...
- Autores:
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Castaño Vélez, Elkin Argemiro
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7334
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/7334
- Palabra clave:
- Función de transferencia
Observaciones atípicas
Observaciones faltantes
ARIMA
Modelos econométricos
Series de tiempo
Atypical observations
Missing observations
Transfer function
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia