Antonio García Ferrer, Juan Luis Hoyo Bernat, Antonio S. Martín Arroyo, Peter C. Young
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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