Modelos para pronosticar series estacionales con poca información histórica: un estudio comparativo

Sergio David Madrigal Espinoza* CIENCIA UANL / AÑO 20, No. 86 octubre-diciembre 2017 Resumen Se investiga el desempeño de tres modelos para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente y pocos datos. Dos de ellos son regresiones (una lineal con transformación Box-Cox y la otra no lineal). Estos modelos son comparados contra una alternativa autorregresiva con transformación Box-Cox. Los resultados indican que los modelos con […]
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