El artículo investiga la capacidad predictiva de un nuevo conjunto de modelos univariantes de componentes no observables, comparándolo con otras metodologías univariantes que usan parámetros fijos y variables en el tiempo.
Para ello, se lleva a cabo un ejercicio predictivo, con cada uno de los métodos, en series mensuales de ventas de automóviles, previsiones que presentan cambios no homogéneos en la tendencia en períodos de predicción a diferentes horizontes. Finalmente, se analiza la eficiencia de estos métodos utilizando distintas medidas de comportamiento predictivo fuera de la muestra para diversos horizontes y con supuestos diferentes sobre ciertos parámetros de los modelos.
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