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Páginas: 2 (383 palabras)
Publicado: 9 de abril de 2013
LA PREDICCIÓN
Predecir con modelos SARIMA
La
predicción puntual
La predicción por intervalos
La validación de la predicción
La interpretación de las
prediccionesdesde la perspectiva
económica.
1
LA PREDICCIÓN
La predicción puntual
El
predictor óptimo
Cálculo del predictor con un
SARIMA(p,d,q)(P.D.Q)S
Los perfiles de predicción enlos
modelos ARIMA
La predicción puntual en los
modelos en logaritmos
La predicción por intervalos
2
LA PREDICCIÓN
La validación de la predicción
Raíz
Error CuadráticoMedio
Error Absoluto Medio
Error Absoluto porcentual medio
Coeficiente de desigualdad de
Theil
Criterio de información de Akaike
La interpretación de las
predicciones desde laperspectiva
económica.
Las
tasas de variación
Los picos y los valles de una
variable
3
Evaluación de la
capacidad predictiva
Volver a estimar el modelo sin los s (númerode
observaciones dentro de un año natural) últimos
datos.
Volver a validar el modelo.
Si el modelo no se valida es síntoma de presencia
de cambio estructural,con lo cual la técnica ARIMA
no sería adecuada para predecir esta variable
Analizar la capacidad predictiva. Medidas utilizadas y
su interpretación.
Raíz del Error
Cuadrático Medio
ErrorAbsoluto Medio
Error Absoluto Medio
en Porcentaje de Media
Coeficiente de
Desigualdad de Theil
RECM =
1l
∑ ( xT + k − xT (k ))2
l k =1
1l
EAM = ∑ xT + k − xT ( k )
l k =1
EAPM =CDT =
1 l xT + k − xT (k )
* 100
∑x
l k =1
T +k
RECM
1l 2
1 l 2
xT + k + ∑ xT (k )
∑
l k =1
l k =1
4
Descomposición del
coeficiente de Theil
Sesgo de la media (SM)
Sesgo de la varianza (SV)
Real
Predicha
Sesgo aleatorio (SA)
SM+SV+SA=1
5
Interpretación Económica de
la Predicción
Tasas de variación
T( t − k ), t ( x ) =
T(...
Predecir con modelos SARIMA
La
predicción puntual
La predicción por intervalos
La validación de la predicción
La interpretación de las
prediccionesdesde la perspectiva
económica.
1
LA PREDICCIÓN
La predicción puntual
El
predictor óptimo
Cálculo del predictor con un
SARIMA(p,d,q)(P.D.Q)S
Los perfiles de predicción enlos
modelos ARIMA
La predicción puntual en los
modelos en logaritmos
La predicción por intervalos
2
LA PREDICCIÓN
La validación de la predicción
Raíz
Error CuadráticoMedio
Error Absoluto Medio
Error Absoluto porcentual medio
Coeficiente de desigualdad de
Theil
Criterio de información de Akaike
La interpretación de las
predicciones desde laperspectiva
económica.
Las
tasas de variación
Los picos y los valles de una
variable
3
Evaluación de la
capacidad predictiva
Volver a estimar el modelo sin los s (númerode
observaciones dentro de un año natural) últimos
datos.
Volver a validar el modelo.
Si el modelo no se valida es síntoma de presencia
de cambio estructural,con lo cual la técnica ARIMA
no sería adecuada para predecir esta variable
Analizar la capacidad predictiva. Medidas utilizadas y
su interpretación.
Raíz del Error
Cuadrático Medio
ErrorAbsoluto Medio
Error Absoluto Medio
en Porcentaje de Media
Coeficiente de
Desigualdad de Theil
RECM =
1l
∑ ( xT + k − xT (k ))2
l k =1
1l
EAM = ∑ xT + k − xT ( k )
l k =1
EAPM =CDT =
1 l xT + k − xT (k )
* 100
∑x
l k =1
T +k
RECM
1l 2
1 l 2
xT + k + ∑ xT (k )
∑
l k =1
l k =1
4
Descomposición del
coeficiente de Theil
Sesgo de la media (SM)
Sesgo de la varianza (SV)
Real
Predicha
Sesgo aleatorio (SA)
SM+SV+SA=1
5
Interpretación Económica de
la Predicción
Tasas de variación
T( t − k ), t ( x ) =
T(...
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