Modelo double exponential smoothing para pronosticar saldos diarios de algunos productos en BBVA
En el contexto financiero, la precisión en la predicción de saldos es crucial para la toma de decisiones estratégicas y operativas. Este trabajo de grado se enfoca en la aplicación del modelo Double Exponential Smoothing (DES) como una herramienta eficaz para la predicción de saldos diarios de produ...
- Autores:
-
Cortes Acosta, Michael Steven
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/94215
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/94215
- Palabra clave:
- Suavización Exponencial Doble
Series de tiempo
Intervalos de confianza
Bootstraping
Valores atípicos
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Finanzas
Planificación financiera
Modelos matemáticos
Estadística -- Análisis de datos
Double exponential smoothing
Time series
Confidence interval
Bootstraping
Outliers
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En el contexto financiero, la precisión en la predicción de saldos es crucial para la toma de decisiones estratégicas y operativas. Este trabajo de grado se enfoca en la aplicación del modelo Double Exponential Smoothing (DES) como una herramienta eficaz para la predicción de saldos diarios de productos seleccionados en BBVA. El proyecto se desarrolló en varias etapas. Primero, se llevó a cabo una construcción y arreglos en la base de los datos históricos de saldos diarios, identificando la estructura a trabajar en nuestros pronósticos. A partir de esta construcción, se seleccionó el modelo double exponential smoothing debido a su capacidad para manejar datos con tendencias lineales y su simplicidad computacional. Finalmente, se observa el rendimiento del modelo y se construyen intervalos de confianza al combinar el bootstrap y la distribución normal estándar. |
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Finalmente, se observa el rendimiento del modelo y se construyen intervalos de confianza al combinar el bootstrap y la distribución normal estándar.In the financial context, accurate balance forecasting is crucial for strategic and operational decision-making. This thesis focuses on the application of the Double Exponential Smoothing (DES) model as an effective tool for predicting daily balances for selected products at BBVA. The project was developed in several stages. First, a construction and adjustment process was carried out based on historical daily balance data, identifying the structure to be used in our forecasts. Based on this construction, the double exponential smoothing model was selected due to its ability to handle data with linear trends and its computational simplicity. Finally, the model's performance is observed and confidence intervals are constructed by combining the bootstrap and standard normal distributions.pdfSuavización Exponencial DobleSeries de tiempoIntervalos de confianzaBootstrapingValores atípicosMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasFinanzasPlanificación financieraModelos matemáticosEstadística -- Análisis de datosDouble exponential smoothingTime seriesConfidence intervalBootstrapingOutliersModelo double exponential smoothing para pronosticar saldos diarios de algunos productos en BBVADouble exponential smoothing model to forecast daily balances of some products at BBVAbachelorThesisPasantíahttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2J. G. Moreno Castellanos, «Método de detección temprana de outliers,» 2012.J. A. Mauricio, «Análisis de series temporales,» Universidad Complutence de Madrid, 2007.E. Ostertagová y O. Ostertag, «Modelling of Mechanical and Mechatronic systems,» en The 4th International conference, 2011, págs. 1-77J. E. Hanke y D. W. Wichern, Pronósticos en los negocios. Novena Edición. México: Pearson Educación, 2010C. C. Holt, «Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages,» International journal of forecasting, vol. 20, n.o 1, págs. 5-10, 2004J. Belio Miranda y A. C. Cebrin Guajardo, «Metodos Bootstrap y sus aplicacionesD. D. Wackerly, W. Mendenhall y R. L. Scheaffer, Mathematical statistics with applications. Thomson Brooks/Cole Belmont, CA, 2008, vol. 7J. Han, M. Kamber y J. Pei, «Data Mining Concepts and Techniques. Waltham: Elsevier,» Walth. Elsevier, 2012W. McKinney, Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. . O’Reilly Media, Inc.", 2012ORIGINALCortesAcostaMichaelSteven2025.pdfCortesAcostaMichaelSteven2025.pdfapplication/pdf868493https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/4c227a7a-41a4-49f0-9f41-db1facfc18e1/downloadd085d3734f299f15dd4e830ca560d578MD51Licencia de uso y autorizaciónLicencia de uso y autorizaciónapplication/pdf321181https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/1df2c67e-f4ba-4ec1-97a7-380858179f20/download903d550d5da39a40cc503be245b58983MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/b243ea25-023f-45f4-8812-7be668ce47ec/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD53THUMBNAILCortesAcostaMichaelSteven2025.pdf.jpgCortesAcostaMichaelSteven2025.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6886https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/94293ead-b5b7-4371-9253-eec246601cd6/download7d544f03e33144b4ea962151f6825f4fMD54Licencia de uso y autorización.jpgLicencia de uso y autorización.jpgIM 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