Predicción de series cortas con estacionalidad estable usando distribuciones a priori informativas

• José Luis Rojo García ^[1] ; José Antonio Sanz Gómez ^[1]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
• Localización: Anales de Economía Aplicada 2008: número XXII / Jesús Tricás Preckler (dir.), Carlos Moslares García (dir.), 2008, ISBN 978-84-92453-25-2
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En un reciente artículo de Mendoza y de Alba (2006) se introduce un método bayesiano jerárquico para predecir una serie acumulada (flujo) a partir de su acumulación parcial, suponiendo estacionalidad estable en términos estocásticos. En las aplicaciones prácticas propuestas por dichos autores emplean distribuciones a priori no informativas (neutrales en sentido de Jeffreys). Este método resulta de especial utilidad en la predicción de series cortas, para las que los métodos clásicos resultan poco eficientes debido al reducido número de observaciones. Nuestro trabajo explora la posibilidad de mejorar el procedimiento anterior mediante la utilización de distribuciones a priori informativas relacionadas con la “historia” de la serie o bien con una serie “proxy” a la serie a estimar. El procedimiento se ilustra a partir de la serie española de desempleados tomada de la Encuesta de Población Activa.

  • English

    In a recent paper, Mendoza and de Alba (2006) propose a Hierarchical Bayes model to make an estimate of the accumulated value of a positive and continuous variable for which some partially accumulated data has been observed. They assume stable seasonality, which is specified in stochastic terms, and use a non-informative prior for the parameters involved in the model. The proposed method comes in hand, especially when a short series is to be predicted, because the classical methods cannot be applied due to the reduced number of observations. In our paper, the possibility of an improvement to the method is presented. To that end, the use of informative priors is suggested, and either the ‘historical’ (past) values of the series or a ‘proxy’ one are considered in order to compute reasonable values for the parameters involved in the prior distributions. An example is considered by using the Unemployed Persons series from the Spanish Economically Active Population Survey (E.P.A.) provided by the National Statistics Institute (I.N.E.)