Métodos intensivos para el desarrollo de pronósticos de series de tiempo: agregados macroeconómicos en México (2018-2019)
Fecha de publicación
2019Formato
application/PDF
URL del recurso
http://hdl.handle.net/11651/3878Idioma
spa
Acceso
Acceso abierto
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Metadata
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La selección de modelos de series de tiempo por medio de criterios estadísticos supone algunas desventajas en la práctica. En este trabajo se propone un conjunto de métodos intensivos para estimar pronósticos de series univariadas, que involucra procedimientos de pooling a través de algoritmos de selección de diferentes modelos y métodos, y un criterio de estabilidad secuencial. Dicho criterio muestra el desempeño de los diferentes métodos -lineales y no lineales- a lo largo de la muestra, lo que en casos de inestabilidad justifica el pooling, además de que permite analizar el comportamiento de los procesos estocásticos.
Editorial
El Autor
Derechos
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Grado
Licenciatura en Economía
Tipo
Tesis de licenciatura
Asesor
Dr. Daniel Ventosa Santaulària
Cita
Castillo Marroquín, Ángel Eduardo. "Métodos intensivos para el desarrollo de pronósticos de series de tiempo: agregados macroeconómicos en México (2018-2019)". Tesis de licenciatura. Centro de Investigación y Docencia Económicas, 2019. http://hdl.handle.net/11651/3878Materia
Time-series analysis.
Prediction theory.
Linear models (Statistics)