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Modelación de series económicas mediante métodos automáticos de regresión difusa
Analíti ak
3
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
Jun−07 Dic−07 Jun−08 Dic−08 Jun−09 Dic−09 Jun−10
−3
−2
−1
0
1
2
3
Mes
RILD ADC 24 BT ADC 24 MCL G BT MCL G MCRC 12100 BT MCRC 12100 SARIMA BT SARIMA
(a) Contraste
ADC24 MCL G MCRC12100 SARIMA 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Modelos
(b) Residuos de los modelos
ADC24 MCL G MCRC12100 SARIMA 0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
Modelos
(c) Residuos del back testing
Figura 8. RILD, contraste
Jun−06 Dic−06 Jun−07 Dic−07 Jun−08 Dic−08 Jun−09 Dic−09 Jun−10 −2.5
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Mes
Liquidez Pichincha
MCR 100−Gaussiana
Back testing
(a) 100 iteraciones
Jun−06 Dic−06 Jun−07 Dic−07 Jun−08 Dic−08 Jun−09 Dic−09 Jun−10 −2.5
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Mes
Liquidez Pichincha
MCR 500−Gaussiana
Back testing
(b) 500 iteraciones
Figura 9. Banco Pichincha, mínimos cuadrados recursivo (MCR)
Jun−06 Dic−06 Jun−07 Dic−07 Jun−08 Dic−08 Jun−09 Dic−09 Jun−10 −2.5
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Mes
Liquidez Pichincha
ADC 12
Back testing
(a) Centros c = 12
Jun−06 Dic−06 Jun−07 Dic−07 Jun−08 Dic−08 Jun−09 Dic−09 Jun−10 −2.5
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Mes
Liquidez Pichincha
ADC 24
Back testing
(b) Centros c = 24
Figura 10. Banco Pichincha, agrupamiento difuso combinado
(ADC)
Analítika, Revista de análisis estadístico, 2 (2012), Vol. 3(1): 23-42 35