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Modelación de series económicas mediante métodos automáticos de regresión difusa
Analíti a
k
3
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
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 Internacional
ADC 24
BT ADC 24
MCRC 12 500
BT MCRC 12 500
SARIMA
BT SARIMA
(a)
Contraste
ADC24
MCRC12500
SARIMA
0
5
10
15
20
25
Modelos
(b)
Residuos de los modelos
ADC24
MCRC12500
SARIMA
0
1
2
3
4
5
6
Modelos
(c)
Residuos del
back testing
Figura 19.
Banco Internacional, contraste
ADC12
ADC24
MCR 100
MCR 500
MCRC12100 MCRC12500 MCRC24100 MCRC24500
0
5
10
15
20
25
Modelos
(a)
Residuos de los modelos
ADC12
ADC24
MCR 100
MCR 500
MCRC12100 MCRC12500 MCRC24100 MCRC24500
0
2
4
6
8
10
12
14
Modelos
(b)
Residuos del
back testing
Figura 20.
Banco Internacional, residuos de los métodos automá-
ticos y
back testing
La Figura 20 presenta para cada uno de los métodos
la suma de errores del modelo y el
back testing
. Los mejo-
res métodos según estos criterios son agrupamiento difuso
combinado 24 (24 grupos) y mínimos cuadrados recursivo
combinado 12-500 (12 centros, 500 iteraciones).
Nuevamente, se calculó un modelo SARIMA para el ín-
dice de liquidez del Banco Internacional, utilizando el mis-
mo conjunto de entrenamiento, estos resultados muestran
que el modelo más apropiado para su estimación y pro-
nóstico es un SARIMA(0, 1, 0)(0, 0, 2). Este modelo es com-
parado con los mejores métodos automáticos en la Figura
19. Al igual que al calcular el índice de liquidez de Banco
Pichincha, se aprecia que el método de agrupamiento difu-
so combinado 24 y el modelo SARIMA son los mejores al
momento de la estimación (residuos de los modelos); pa-
ra calcular los pronósticos, el método mínimos cuadrados
recursivo combinado 12-500 es más competitivo.
A continuación, se presentan los resultados de los méto-
dos de mínimos cuadrados recursivo, agrupamiento difu-
so combinado y mínimos cuadrados recursivo combinado
para el Banco Amazonas.
En la Figura 21 se observa el método de mínimos cua-
drados recursivo con 100 y 500 iteraciones con función de
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 2 (2012), Vol. 3(1): 23-42
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