Evaluación de Métodos de Predicción
para un Conjunto de Agregados Económicos Venezolanos utilizando Modelos Univariantes
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En este trabajo abordamos el tema de la predicción utilizando 178 series de tiempo venezolanas, en su mayoría económicas. Se plantea la necesidad de construir y evaluar modelos de pronósticos para determinar su desempeño y pertinencia en el caso venezolano. La clase de modelos abordados es la de modelos univariantes. Entre las distintas categorías de estimación consideradas se encuentran: i) Modelos ingenuos de cambio cero (NCH); ii) Suavización exponencial (GXSM); iii) Modelos estimados por mínimos cuadrados ordinarios (OLS); iv) Regresión robusta (RROB); v) Árboles de regresión (...
En este trabajo abordamos el tema de la predicción utilizando 178 series de tiempo venezolanas, en su mayoría económicas. Se plantea la necesidad de construir y evaluar modelos de pronósticos para determinar su desempeño y pertinencia en el caso venezolano. La clase de modelos abordados es la de modelos univariantes. Entre las distintas categorías de estimación consideradas se encuentran: i) Modelos ingenuos de cambio cero (NCH); ii) Suavización exponencial (GXSM); iii) Modelos estimados por mínimos cuadrados ordinarios (OLS); iv) Regresión robusta (RROB); v) Árboles de regresión (REGT); vi) Redes neuronales artificiales (NN); vii) Máquinas de soporte vectorial (SVM). Concluimos que en efecto, parecen existir diferencias significativas entre los distintos métodos de estimación. Resulta conveniente dividir a los siete métodos en tres grupos de desempeños estadísticamente similares. El primer grupo conformado por RROB, SVM y OLS representan el grupo de mejor desempeño. El grupo conel segundo mejor desempeño lo conforman REGT y NN, y por último, un tercer grupo que contiene a GXSM y NCH.
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