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:
-
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
| id |
UDEA2_0810725f1fcfa89a0e1629886af5821a |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7334 |
| network_acronym_str |
UDEA2 |
| network_name_str |
Repositorio UdeA |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| dc.title.alternative.spa.fl_str_mv |
Time Series Data Reconstruction : An Application to the Hourly Demand of Electricity |
| title |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| spellingShingle |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad Función de transferencia Observaciones atípicas Observaciones faltantes ARIMA Modelos econométricos Series de tiempo Atypical observations Missing observations Transfer function |
| title_short |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| title_full |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| title_fullStr |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| title_full_unstemmed |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| title_sort |
Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
| dc.creator.fl_str_mv |
Castaño Vélez, Elkin Argemiro |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Castaño Vélez, Elkin Argemiro |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Función de transferencia Observaciones atípicas Observaciones faltantes ARIMA Modelos econométricos Series de tiempo Atypical observations Missing observations Transfer function |
| topic |
Función de transferencia Observaciones atípicas Observaciones faltantes ARIMA Modelos econométricos Series de tiempo Atypical observations Missing observations Transfer function |
| description |
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 simultáneamente, afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto su capacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permite estimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas, estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidad en la cual ocurren los tres eventos mencionados. |
| publishDate |
2007 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2007 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2017-05-23T22:37:12Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2017-05-23T22:37:12Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.hasversion.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/ART |
| dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Artículo de investigación |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv |
Castaño Vélez, E. A. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad. Revista Colombiana de Estadística, 30(2), 247-263. |
| dc.identifier.issn.none.fl_str_mv |
0120-1751 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10495/7334 |
| dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv |
2389-8976 |
| identifier_str_mv |
Castaño Vélez, E. A. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad. Revista Colombiana de Estadística, 30(2), 247-263. 0120-1751 2389-8976 |
| url |
http://hdl.handle.net/10495/7334 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartofjournalabbrev.spa.fl_str_mv |
Rev. Colomb. Estad. |
| dc.rights.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
19 |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Bogotá, Colombia |
| institution |
Universidad de Antioquia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/1/CastanoElkin_2007_ReconstruccionDatosSeries.pdf http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/2/license_url http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/3/license_text http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/4/license_rdf http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/5/license.txt |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
9c060673c14c5ad3b1ec2762fe4999c7 4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad de Antioquia |
| repository.mail.fl_str_mv |
andres.perez@udea.edu.co |
| _version_ |
1812173210048790528 |
| spelling |
Castaño Vélez, Elkin Argemiro2017-05-23T22:37:12Z2017-05-23T22:37:12Z2007Castaño Vélez, E. A. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad. Revista Colombiana de Estadística, 30(2), 247-263.0120-1751http://hdl.handle.net/10495/73342389-8976RESUMEN: 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 simultáneamente, afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto su capacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permite estimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas, estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidad en la cual ocurren los tres eventos mencionados.ABSTRACT: Usually, in the identification and estimation of ARIMA models it is supposed that the series to analyze contain neither missing data, nor atypical observations, and interventions do not exist under study period. Nevertheless, in the practice, these problems can happen simultaneously, affecting the identification of the suitable model and therefore his forecasting capacity. This article presents a procedure that allows to estimate the effect of the interventions, of the atypical observations, to estimate the missing observations and simultaneously to identify the ARIMA model. The procedure is applied to a series of hourly electricity demand in which the three mentioned events happen.19application/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá, Colombiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Función de transferenciaObservaciones atípicasObservaciones faltantesARIMAModelos econométricosSeries de tiempoAtypical observationsMissing observationsTransfer functionReconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidadTime Series Data Reconstruction : An Application to the Hourly Demand of ElectricityRev. Colomb. Estad.Revista Colombiana de Estadistica247266302ORIGINALCastanoElkin_2007_ReconstruccionDatosSeries.pdfCastanoElkin_2007_ReconstruccionDatosSeries.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf409694http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/1/CastanoElkin_2007_ReconstruccionDatosSeries.pdf9c060673c14c5ad3b1ec2762fe4999c7MD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7334/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510495/7334oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/73342021-06-03 10:34:26.205Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |