Pronosticando y estimando el futuro: Promedio móvil integrado de auto regresión (ARIMA por sus siglas en ingles) . Descripción del ARIMA de Box and Jenkins. ('76)
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Nadie puede realmente ver el futuro. Pero los métodos estadísticos modernos, los modelos econométricos, y el software de Inteligencia de negocios pueden ayudar, hasta cierto punto, a algunos negocios a pronosticar y estimar qué va a suceder en el futuro.
El ARIMA se sostiene por el promedio móvil integrado de autoregresión.
El análisis de serie de tiempo del ARIMA utiliza regresiones y la variación en los datos históricos para descubrir patrones (e.g. promedios móviles, estacionalidad) y predecir así el futuro. El modelo del ARIMA fue desarrollado primeramente, a finales de los 60´s pero fue sistematizado por Box and Jenkins en 1976. El ARIMA puede ser más complejo de utilizar que otras técnicas de pronóstico estadístico, aunque cuando se pone en ejecución correctamente, puede ser de gran alcance y muy flexible. El ARIMA es un método para determinar dos cosas:
Por ejemplo y (t) = 1/3 * y (T-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (T-1) es un modelo de ARIMA; otro MODELO de ARIMA es y (t) = 1/6 * y (T-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (el T-1) Libro: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases - Libro: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -
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