Modelo de ARIMA

Centro de Conocimiento






Resumen, foro, mejores prácticas, consejos de expertos y fuentes de información.


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:

  1. Cuánto del pasado se debe utilizar para predecir la siguiente proyección (extensión de las series)
  2. Los valores de las series.

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)

Así el modelo correcto del ARIMA requiere la identificación del número correcto de regresiones y de los coeficientes que deben ser utilizados.
La identificación del modelo de ARIMA utiliza la autoregresión para identificar el modelo subyacente.
Se debe tener cuidado en identificar y estimar parámetros que puedan forzar estragos en los resultados obtenidos (errores estadísticos, los pulsos, nivel de variación, tendencias locales del tiempo).

Libro: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases -

Libro: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -


Grupo de Interés Especial de Modelo de ARIMA


Grupo de Interés Especial (30 miembros)

Foro sobre Modelo de ARIMA  

Los temas más recientes sobre: Modelo de ARIMA.


🔥 NUEVO Puedo suavizar la tendencia de los datos utilizando, ARIMA?
Puedo suavizar la tendencia de los datos utilizando, ARIMA?, porque manejo el programa STATISTIC, y me gustaria que me i (...)
5
0 reacciones
 
What is Moving Average?
What is the moving average and how can we calculate this? (...)
3
1 reacciones
 
ARIMA model or Time Fourier series
The ARIMA model is a useful model, but sometimes not precise enough. An interesting application for phenomenons belie (...)
3
1 reacciones
 
Combining the ARIMA model with a Nonlinear or Regression Model
I think even if we develop the best ARIMA model there will surely be some amount of error. If we develop a nonlinear or (...)
3
0 reacciones
 
Mejores Prácticas sobre Modelo de ARIMA

Aquí encontrará las ideas más valiosas y sugerencias prácticas.


Consejos de Expertos sobre ARIMA (Inglés)

Aquí encontrará consejos profesionales de expertos.


Fuentes de Información sobre Modelo de ARIMA

Aquí encontrará powerpoints, videos, noticias, etc. para usar en sus propias conferencias y talleres.



Compare el Modelo de ARIMA con: Análisis de Regresión  |  Regresión Dinámica  |  Suavizado Exponencial  |  Gestión Analítica de la relación con el cliente  |  Inteligencia Empresarial


Vuelva a la página principal de Administración: Finanzas e Inversiones  |  Marketing 


Más Métodos, Modelos y Teoría de la Administración

Special Interest Group Leader

¿Eres un experto en Modelo de ARIMA? Inscríbete gratis

Enlace a este centro de conocimiento

Copie este código en su sitio web:

 


Acerca de 12manage | Publicidad | Enlace a nosotros / Citarnos | Privacidad | Sugerencias | Términos del Servicio
© 2020 12manage - The Executive Fast Track. V15.6 – Última actualización: 26-9-2020. Todos los nombres ™ de suspropietarios.