Lista de ejercicios
Suponga las siguientes series de tiempo suministradas en el archivo de los siguientes enlaces Serie 1, Serie 2, Serie 3, Serie 4 y con cada una de ellas
- Identifique mediante el gráfico de la serie y su ACF las componentes que posee la serie de tiempo, con el fin de seleccionar de forma apropiada el modelo no-paramétrico más apropiado.
- Proponga los dos modelos no-paramétricos que mejor se podrían ajustar a las componentes de cada serie de tiempo y explique la razón de la selección de estos modelos.
- Si la serie posee tendencia o estacionalidad, realice las estimaciones de los modelos planteados usando sólo el 90% de los datos iniciales y deje el resto de períodos para evaluar su modelo (es decir, para poder calcular el error del pronóstico). En caso de ser estacionaria la serie, realice la estimación de los \(T+1\) periodos, y posteriormente divida el conjunto de datos en dos grupos. El primer grupo, compuesto por el 90% de los datos iniciales serán considerados como los datos de ajuste, y el 10% restante será considerado como los datos de evaluación.
- Realice el gráfico de la serie original junto a sus valores ajustados y pronósticados
- Calcular el MAPE y el MSE de los datos de ajuste y pronóstico para cada modelo. Busque (en lo posible) los valores de los parámetros \(k\), \(\alpha, \beta\) y \(\gamma\) que minimizan el MAPE y el MSE.
- Determine en cada caso, si los residuales obtenidos por el modelo planteado son ruido blanco.