Intervalos de predicción para pronósticos no paramétricos de la inflación colombiana

Autor: Fabio Guacaneme
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2010
Předmět:
Zdroj: Comunicaciones en Estadística; Vol. 3, Núm. 1 (2010); 49-66
ISSN: 2339-3076
2027-3355
Popis: This paper contains one of the Kernel smoothing applications. It shows Colombian total inflation’s smoothing results; multi-steps-ahead forecast, based on Mean and Median conditional predictors, the forecast generated are compared with an ARIMA and STAR models and with neuronal networks; finally the intervals of prediction of ARIMA model using nonparametric methods are compared. It found that the intervals using the second method are better in the period of evaluated time. Este trabajo contiene los resultados de algunas aplicaciones del suavizamiento Kernel. Se presentan resultados del suavizamiento para la serie de la inflación total colombiana; predicciones múltiples pasos adelante en base a los predictores deno-minados media y mediana condicional, las predicciones generadas son comparadas con un modelo ARIMA, un modelo STAR y con redes neuronales; finalmente, se comparan los intervalos de predicción del modelo ARIMA con la técnica no paramétrica. Se encuentra que los intervalos de la segunda técnica son mejores en el periodo de tiempo evaluado.
Databáze: OpenAIRE