Prediction intervals for nonparametric forecasting of colombian inflation
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...
| Autor Principal: | Guacaneme, Fabio; Profesional estadístico. Seguros Colpatria. |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2010
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.usta.edu.co/index.php/estadistica/article/view/30 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
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. |
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