Resumen de Predicción de series temporales en tiempo continuo mediante modelos ARIMA-FPCA
Mariano José Valderrama Bonnet, Ana María Aguilera del Pino, Francisco A. Ocaña Lara
En algunas aplicaciones la información muestral disponible de una serie temporal en tiempo continuo viene dada por observaciones en instantes discretos desigualmente espaciados. El objetivo de este trabajo es predecir una serie temporal en tiempo continuo a lo largo de un intervalo de tiempo (futuro) en base a observaciones discretas del pasado desigualmente espaciadas. Se presenta un modelo de predicción mixto basado en la modelización ARIMA de las componentes principales funcionales asociadas con las trayectorias muestrales obtenidas cortando la serie en periodos de la misma amplitud. Este modelo mixto permite además reconstruir la serie en el pasado entre los instantes de observación.
