Modelos para series de tiempo con estacionalidad compleja
| dc.citation.title | Decimoctavas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística | es |
| dc.contributor.organizer | Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario | es |
| dc.creator | Blaconá, María Teresa | |
| dc.creator | Andreozzi, Lucía | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-28T13:24:28Z | |
| dc.date.available | 2017-07-28T13:24:28Z | |
| dc.date.issued | 2013-11 | |
| dc.description.abstract | n.d. | es |
| dc.description.fil | Fil: Blacona, María Teresa - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario- Argentina | es |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.issn | 1668-5008 | es |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2133/7573 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.relation.publisherversion | https://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anuales | es |
| dc.rights | openAccess | es |
| dc.rights.holder | Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentina | es |
| dc.rights.text | Atribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (by-nc-nd) | es |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ | * |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.title | Modelos para series de tiempo con estacionalidad compleja | es |
| dc.type | conferenceObject | |
| dc.type | documento de conferencia | |
| dc.type | acceptedVersion | |
| dc.type.collection | comunicaciones | |
| dc.type.version | acceptedVersion | es |
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- Nombre:
- Blaconá, Andreozzi_modelos para series de tiempo.pdf
- Tamaño:
- 354.09 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Muchas series de tiempo exhiben múltiples patrones estacionales, como ciclos diarios, semanales, mensuales, etc. En general los modelos de series de tiempo representan un solo tipo de patrón estacional, por ejemplo mensual, trimestral, etc. Si se considera que cualquier patrón periódico de longitud fija es un patrón estacional, a este se le puede llamar ciclo. Ejemplos de múltiples patrones estacionales pueden ser el consumo de electricidad o gas diarios u horarios, los ingresos a un centro de salud, las llamadas recibidas en una central telefónica, etc. Los enfoques más comúnmente utilizados para modelar un único patrón estacional son los suavizados exponenciales (Holt-Winters, 1960), los modelos ARIMA estacionales (Box y Jenkins, 1970), los modelos de espacio de estado (MEE, Harvey, 1989) los MEE de innovaciones (ETS, Hyndman et al., 2008). Entre las propuestas para múltiples patrones estacionales se pueden destacar: los MEE con spline para series diarias (Harvey y Koopman, 1993), modelos de suavizados exponencial parsimoniosos (Taylor y Snyder, 2009, Taylor 2010) y los modelos de espacio de estado de innovaciones para patrones estacionales complejos (De Livera et al 2011). En este trabajo se representan las características particulares de estos últimos modelos y se los aplica a datos de dos series de tiempo, como son: 1) cantidad de vehículos diarios que pasan por la estación de peaje General Lagos de la autopista Rosario-Buenos Aires y 2) consumo diario promedio por cliente medido en m3, en la localidad de Las Rosas, (Santa Fe, Argentina
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