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https://hdl.handle.net/10495/7334
Título : | Reconstrucción de datos de series de tiempo : una aplicación a la demanda horaria de la electricidad |
Otros títulos : | Time Series Data Reconstruction : An Application to the Hourly Demand of Electricity |
Autor : | Castaño Vélez, Elkin Argemiro |
metadata.dc.subject.*: | Función de transferencia Observaciones atípicas Observaciones faltantes ARIMA Modelos econométricos Series de tiempo Atypical observations Missing observations Transfer function |
Fecha de publicación : | 2007 |
Editorial : | Universidad Nacional de Colombia |
Citación : | Castaño Vélez, E. A. (2007). Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad. Revista Colombiana de Estadística, 30(2), 247-263. |
Resumen : | RESUMEN: Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA parten
del supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes,
ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período de
estudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir simultáneamente,
afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto su
capacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permite
estimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas,
estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo
ARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidad
en la cual ocurren los tres eventos mencionados. ABSTRACT: Usually, in the identification and estimation of ARIMA models it is supposed that the series to analyze contain neither missing data, nor atypical observations, and interventions do not exist under study period. Nevertheless, in the practice, these problems can happen simultaneously, affecting the identification of the suitable model and therefore his forecasting capacity. This article presents a procedure that allows to estimate the effect of the interventions, of the atypical observations, to estimate the missing observations and simultaneously to identify the ARIMA model. The procedure is applied to a series of hourly electricity demand in which the three mentioned events happen. |
metadata.dc.identifier.eissn: | 2389-8976 |
ISSN : | 0120-1751 |
Aparece en las colecciones: | Artículos de Revista en Ciencias Económicas |
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