Modelización para la predicción en series de tiempoaspectos computacionales con nuevas aportaciones y aplicaciones

Resumen

EN ESTA MONOGRAFIA SE TRATA EL PROBLEMA DE PREDICCION EN SERIES DE TIEMPO, EN EL CAPITULO 1 SE DESCRIBE UN PROBLEMA DE PREDICCION CON APLICACION A UN CONTEXTO DE CONTAMINACION MEDIOAMBIENTAL, DE IMPORTANCIA PARA LA C.T. AS PONTES 1400 MW. EN CAPITULOS SIGUIENTES, SE PLANTEAN DIVERSOS MODELOS PARA LA PREDICCION PUNTUAL QUE INCLUYEN MODELIZACION BOX-JENKINS, NO PARAMETRICA Y LA MAS NOVEDOSA SEMIPARAMETRICA, QUE CONSTA DE UNA PARTE PARAMETRICA Y DE OTRA NO PARAMETRICA. SE PRUEBAN RESULTADOS DE CONSISTENCIA Y SE ACOMPAÑAN ESTUDIOS DE SIMULACION PARA ILUSTRAR EL COMPORTAMIENTO DE CADA UNA DE ESTAS MODELIZACIONES, ASI COMO CONSIDERACIONES COMPUTACIONALES. ASIMISMO, SE TRATA TAMBIEN EL PROBLEMA DE LA PREDICCION POR INTERVALOS EN LOS DOS ULTIMOS CAPITULOS APORTANDO NUEVOS METODOS DE ELABORACION DE INTERVALOS PARA PROCESOS AUTORREGRESIVOS MEDIANTE TECNICAS BOOTSTRAP Y CONSIDERANDO LAS PECULIARIDADES DE APLICAR DICHOS INTERVALOS CUANDO EL MODELO ES DE TIPO SEMIPARAMETRICO.