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As séries temporais podem ser definidas como conjuntos de observações indexadas no tempo, sendo outputs de sistemas dinâmicos, com caráter probabilístico modelável por processos estocásticos. Nesta tese é proposta a hipótese de que localmente cada nova observação pode ser decomposta em dois tipos de movimentos relativamente ao valor da observação precedente, sendo o primeiro, simplesmente, aumentar ou diminuir e o segundo a amplitude desse movimento. Com base nesse pressuposto, é demonstrado que uma série temporal pode ser transformada em duas séries temporais de espaços de estados {−1,0,1} e ]0,1[. Sendo essas duas séries modeladas com recurso a processos estocásticos de Poisson e Ornstein- Uhlenbeck, respetivamente. Esta é a base para o desenvolvimento de um novo método para a previsão de séries temporais. O novo método foi aplicado a oito exemplos de conjuntos de dados de áreas diferentes e com características muito diversificadas, no sentido de explorar a sua aplicabilidade a uma ampla abrangência de séries temporais. Num primeiro ensaio, foi analisado o desempenho do método quando aplicado a uma série temporal financeira, sendo os resultados comparados com os dos métodos GARCH e ARIMA. Nas restantes aplicações, o desempenho do método foi comparado apenas com o método clássico linear ARIMA. Os resultados obtidos na modelação e previsão das diferentes séries e etapas de desenvolvimento, conseguiram superar ou ficar muito próximos dos resultados obtidos pelo método ARIMA. O método proposto neste trabalho, denominado método FP, pretende ser aplicável a um conjunto de dados indexados ao tempo, não estando vinculado a uma estrutura de autocorrelação específica, necessária para o sucesso das previsões em outros modelos, como os modelos lineares, nem exige intervalos de tempo constantes entre as observações. Time series can be defined as a set of observations indexed in time, which are outputs of dynamic systems, and its probabilistic nature can be modelled by stochastic processes. This thesis proposes the idea that locally each new observation can be decomposed into two types of movements relative to the value of the preceding observation, the first movement captures the increase or decrease and the second the amplitude. With this assumption, it is demonstrated that a time series can be decomposed in two other time series with state spaces {−1,0,1} and ]0,1[. These two, time series are modelled using the Poisson and the Ornstein-Uhlenbeck stochastic processes, respectively. This is the underlining idea for the development of a new time series forecasting method. The new proposed method was applied to eight data sets (with highly diversified characteristics) to explore the method’s applicability to a with range of time series. In a first assay, the new method was applied to a financial time series and the results compared with the ones obtained using the GARCH and ARIMA methods. In the remaining applications, the performance of the method was only compared with the classic linear ARIMA method. The results obtained with the different time series were able to surpass or closely follow the results of the ARIMA method, considering the modelling, forecasting and the different development stages. The method proposed in this thesis, denominated FP method, intends to be applicable to datasets indexed in time. It is not bounded to a specific autocorrelation structure, which is a necessary step for the forecasting success with other models such as the linear models. In addition, the sampling rate of the time series does not need to be constant. more...

O objetivo desta dissertação é compreender melhor o comportamento da variável, e conseguir perceber os fatores que influenciam o seu preço. A presente dissertação está estruturada por capítulos. Durante o primeiro capítulo realizou-se a revisão de literatura, que se estende sobre a história do ouro e os seus grandes acontecimentos. No segundo, explicou-se sucintamente os conceitos utilizados para estar as séries temporais e contruir os modelos econométricos. Terceiramente, construiu-se o modelo econométrico com as variáveis que assim faziam sentido, sempre tentando explicar em cada passo as devidas razões. Por fim, interpretaram-se os resultados obtidos, tentando desenvolver ao máximo o pensamento de acordo com os dados. This dissertation aims at better understanding how the variable behaves, as well as at establishing which factors influence its price. This dissertation is organised in different chapters. The first chapter covers the relevant literature review and was extended to provide some framework on the history of gold and its major events. The second chapter briefly explains the concepts used to study the time series and building the econometric models. In the third chapter, the econometric model was built with the relevant variables, and an attempt was made to explain at each step of the way the underlying reasons for the relevance of every variable included. Lastly, the findings were interpreted, and conclusions drawn, elaborating as much as possible on the resulting data. more...

La evaluación, el análisis y pronóstico del comportamiento de las deformaciones en el Turbo Generador 5, de la planta termo-energética de Nuevitas, fue el objetivo central de esta investigación. Para ello fueron realizadas mediciones geodésicas de control de asentamiento, cronológicamente distribuidas en el tiempo a marcas específicas en la estructura. Estos datos, junto a la modelación físico-numérica por medio del Método de los Elementos Finito, permitió evaluar el proceso de interacción carga-deformación e interacción suelo estructura. Luego de lograr un registro histórico del comportamiento tenso-deformacional plano, se realizó un pronóstico de las deformaciones en la losa de apoyo por medio de Modelos Arima, para evaluar a corto plazo las desalineaciones futuras permisibles, registradas sistemáticamente en los ejes de los rotores del sistema mecánico del turbo generador. more...

Renewable sources are responsible for more than half of Brazilian electric generation, which basically correspond to hydropower, biomass and wind sources. This research aimed to verify if the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models present good performance in predicting electricity generation from biomass, hydropower and wind power for the first months of COVID-19 pandemic in Brazil. The best forecasting models adjusted for biomass, hydropower and wind generation was the SARIMA, since this model was able to identify seasonal effects of climatic instability, such as periods of drought. Based on the seasonality of the largest generating sources, renewable generation needs to be offset by other sources, as non-renewable, and more efforts are needed to make Brazilian electric matrix more sustainable. Resumo As fontes renováveis são responsáveis por mais da metade da geração elétrica brasileira, as quais correspondem basicamente às fontes hidráulica, biomassa e eólica. A presente pesquisa teve como objetivo verificar se os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA) possuem bom desempenho ao prever a geração de eletricidade das fontes biomassa, hidráulica e eólica nos primeiros meses da pandemia da COVID-19 no Brasil. O melhor modelo de previsão ajustado para as fontes biomassa, hidráulica e eólica foi o SARIMA, uma vez que esse modelo foi capaz de identificar os efeitos sazonais causados por instabilidades climáticas, como períodos de estiagem. Devido à sazonalidade das principais fontes geradoras, a geração renovável precisa ser compensada com outras fontes, como as não renováveis. Dessa forma, mais esforços são necessários para tornar a matriz elétrica brasileira mais sustentável. more...

Forecasting models have been applied to many industries as a decision-making tool for over 100 years. Their application in the aviation industry benefits a wide variety of stakeholders such as airliners and airport authorities, who use past data to predict demand and passenger choices so that they can better define fares, manage their fleet and make decisions on the airport layout and future expansions, among others. The main objective of this dissertation is the development of a forecasting model capable of predicting the number of flight movements at Lisbon Airport. The model was based on an autoregressive model, which uses past data in order to forecast future figures. Weekly data regarding the flight movements at Lisbon Airport was the sample for this study, which was processed through RStudio programming software. Once the Autoregressive Moving Average (ARIMA) models were defined, the forecasting data was created and further tested for accuracy using extant data. The impact of COVID-19 had to be considered in this situation, leading to the breakdown of the original time-series into three different samples. The forecasting models were subsequently created through each of these models. The results were expressed through the three different models, and since two of them have extant data, meaning an existing sample to compare the predicted data, it was possible to determine the accuracy level. However, these models cannot be applied immediately since the impact of COVID-19 is still present and flights have not resumed normality. Once this normality resumes, the models can be applied. Modelos preditivos têm sido aplicados a variados setores como ferramenta de tomada de decisão há mais de 100 anos. A sua aplicação na indústria aeronáutica beneficia uma ampla variedade de interessados, como companhias aéreas e autoridades aeroportuárias que utilizam dados para prever a procura, definir preços, gerir frotas e tomar decisões relativas ao layout do aeroporto, expansões futuras, entre outros. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de um modelo de previsão capaz de prever o número de movimentos de voos no Aeroporto de Lisboa. O modelo foi baseado num modelo autorregressivo, que utiliza dados passados para prever valores futuros. O Aeroporto de Lisboa foi o objeto escolhido para esta dissertação. Dados semanais relativos aos movimentos aéreos no Aeroporto de Lisboa consistiram na amostra para este estudo, os quais foram processados através do software de programação RStudio. Assim que os modelos Autoregressive Moving Average (ARIMA) foram definidos, os dados de previsão foram criados e testados quanto à precisão usando os dados existentes. O impacto do COVID-19 teve que ser considerado nesta situação, levando à divisão da série temporal original em três amostras diferentes. Os modelos de previsão foram posteriormente criados através de cada um desses modelos. Os resultados foram expressos através dos três modelos, e como dois deles possuem dados existentes para comparação com dados previstos, foi possível determinar o nível de precisão. No entanto, os modelos não podem ser aplicados imediatamente, uma vez que o impacto do COVID-19 ainda está presente e os voos não voltaram à normalidade. Uma vez resumida essa normalidade, os modelos podem ser aplicados. more...

Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial O consumo online é pauta relevante na sociedade desde o início dos anos 2000. Potencializado pela pandemia global, a importância estratégica deste canal para todos os agentes de mercado é indiscutível. O projeto de pesquisa tem como objetivo apresentar a realidade e evolução do e-commerce em Portugal, a partir da análise de um painel de domicílios, bem como prever a evolução de vendas do canal em 2021. São aplicadas metodologias de alisamento exponencial e modelos de previsão ARIMA de Box-Jenkins a uma base de painel de domicílios concedida pela NielsenIQ - líder mundial em pesquisa de mercado. Conforme espetável, o estudo aponta para uma curva ascendente a nível de vendas do canal até o final de 2021 e deve ser alvo determinante para uma estratégia de sucesso de retalhistas e indústria, bem como uma necessidade latente por parte do consumidor. Online consumption has been a relevant issue in society since the early 2000s. Powered by the global pandemic, the strategic importance of this channel for all market agents is remarkable. This project aims to present the reality and evolution of e-commerce in Portugal, from the analysis of a panel of households, as well as to predict the evolution of the channel's sales in 2021. Exponential smoothing methodologies and models of Box- Jenkins ARIMA are applied in a household panel database provided by NielsenIQ - world leader in market research. As expected, the study points to an upward curve in the channel's sales by the end of 2021 and should be a key target for a successful strategy for retailers and industry, as well as a latent demand for the consumer. info:eu-repo/semantics/publishedVersion more...

O surto da doença COVID-19, classificado, pela Organização Mundial de Saúde, como pandemia, teve origem numa doença respiratória aguda causada pelo novo coronavírus SARS-CoV-2. Esta doença foi identificada pela primeira vez em dezembro de 2019 na China, na cidade de Wuhan. Em Portugal foram confirma dos os dois primeiros casos, a 2 de março de 2020, e até ao dia 2 de março de 2021 foram confirmados 805 647 casos. O Governo português tem vindo a esta belecer medidas de combate à pandemia, mais ou menos restritivas, de acordo com a incidência de novos casos. Neste estudo, com recurso aos modelos do tipo Autorregressivo Integrado e de Médias Móveis – ARIMA pretendeu-se modelar e prever os novos casos confirmados da COVID-19 face às diferentes medidas de cretadas pelo Governo no primeiro ano da pandemia e aferir se as medidas se mostraram eficazes no combate da disseminação da doença. Verifica-se/confirma-se, que medidas mais restritivas originam tendencial mente uma diminuição gradual de novos casos, enquanto o alívio das medidas propícia a propagação da doença. The outbreak of the disease COVID-19, classified by the World Health Organization as a pandemic, was originated by an acute respiratory disease caused by the new coronavirus SARS-CoV-2. This disease was first identified in December 2019 in China, in the city of Wuhan. The first two cases were confirmed in Portugal, on March 2, 2020, and until March 2, 2021, 805 647 cases were confirmed. The Portuguese Government has been establishing measures to combat the pandemic, according to the incidence of new cases. In this study, using the simple time series methods of Auto-Regressive Integrated Moving Average - ARIMA models, it was intended to model and predict the new confirmed cases of COVID19 in view of the different measures enacted by the Government in the first yearof the pandemic and to assess whether the measures were effective in combating the spread of the disease. It is verified/confirmed that more restrictive measures tend to decrease new cases gradually. In contrast, the relief of measures favors the spread of the disease. more...

El objetivo principal de este trabajo es emplear modelos ARIMA para la estimación de nuevos contagios usando datos públicos disponibles para Venezuela y la región suramericana, actualmente foco principal de un segundo brote de la COVID-19. Se realiza la predicción a 30 días del número de casos de Covid-19 en países suramericanos usando los datos públicos disponibles. Se emplearon modelos ARIMA para estimar el impacto de nuevos contagios en las dinámicas de infección para Suramérica. Desde la aparición del primer caso de la nueva neumonía Covid-19 en China, esta enfermedad se ha convertido en un problema de salud pública global y representa un gran reto el control de la infección para los países de Suramérica. Al 24 de junio de 2020 un total de 1.866.090 casos han sido detectados en la región y en el caso particular de Venezuela un total de 4.365 casos. El rápido incremento en el número de casos y la alta tasa de contagios asociado con el virus han llevado al desarrollo de distintas aproximaciones matemáticas, tales como: modelos SIR, SEIR, redes neuronales y regresiones lineales que permitan predecir la probable evolución de la epidemia. Los modelos ARIMA han sido empleados con éxito en otras infecciones como influenza, malaria, SARS, entre otras. Los resultados de las estimaciones realizadas empleando estos modelos muestran que aún en la región hacen falta mayores esfuerzos que conlleven al control de la epidemia. more...

En los u´ltimos an˜os, predecir el comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) ha tomado mayor relevancia por su importancia en el mercado monetario de Colombia. El objeto de este documento est´a centrado en demostrar la eficiencia de las redes LSTM, que, mediante su memoria a largo y corto plazo, pueden generar predicciones de series temporales comparables con el modelo predictivo para estudios econom´etricos ARIMA; haciendo uso de la metodolog´ıa CRISP-DM como lineamiento gu´ıa para la investigaci´on. As´ı mismo, se analizo´ y comparo la incidencia que tiene la tasa representativa del mercado (TRM) y la tasa de los bonos de deuda pu´blica a 10 an˜os (TES) con este indicador, buscando determinar su correlacio´n a trav´es del m´etodo Pearson. Finalmente, se evaluo´ con el error cuadra´tico medio (RMSE) la eficiencia del modelo, haciendo uso de una red LSTM multivariable con tres entradas (IBR, TES y TRM) y una salida. #PredicciónSerieTemporalIndicadorBancarioReferencia(IBR)RedesNeuronalesLST #SerieTemporalIndicadorBancarioReferencia(IBR) #IndicadorBancarioReferencia(IBR)RedesNeuronalesLST In recent years, predicting the Benchmark Banking Indicator (IBR) behavior has become relevant due to its importance in the Colombian money market. The purpose of this document is focused on demonstrating the efficiency of LSTM networks, which through their long and short-term memory, can generate predictions of time series comparable with the predictive model for econometric studies ARIMA. I use the CRISP-DM methodology as a research guideline. Likewise, it was analyzed and compared, the incidence of the representative market rate (TRM) and the rate of 10-year public debt bonds (TES) with this indicator, seeking to determine its correlation through the Pearson method. Finally, the model efficiency was evaluated with the mean square error (RMSE), using a multivariable LSTM network with three inputs (IBR, TES, and TRM) and one output. more...

En este trabajo se ha modelado la demanda turística que experimentó Chile en el período 2000‐ ‐ 2018 utilizando un modelo de regresión lineal con variables dicotómicas (MRL) y un modelo ARIMA con componente estacional (SARIMA). Los resultados muestran que el modelo SARIMA es más efectivo en replicar el comportamiento no‐estacionario, no‐lineal y con presencia de estacionalidad de las series, y es capaz de entregar pronósticos con un bajo error, en este caso de ‐5,6% para el turismo emisivo y de ‐5,9% para el turismo receptivo. Y, por tanto, puede ser una herramienta efectiva para pronosticar valores de la demanda turística en el corto plazo, y ayudar a la planificación y gestión del sector frente a fluctuaciones de la demanda. TIn this paper, the Chilean tourism demand experienced during the period 2000‐2018 has been modelled using a linear regression model with dichotomous variables (MRL) and an ARIMA model with a seasonal component (SARIMA). The results show that the SARIMA approach is more effective in replicating the non‐stationary, non‐linear behaviour and the presence of seasonality in the series, with the forecasts obtained from this model presenting a low rate of error, in this case ‐5.6% for outbound tourism and ‐5.9% for inbound tourism. In consequence, this approach may be an effective tool for forecasting forecast tourism demand in the short term, and support for planning and management in the sector in the face of fluctuations in tourism demand. more...

En este trabajo se ha modelado la demanda turística que experimentó Chile en el período 2000‐ ‐ 2018 utilizando un modelo de regresión lineal con variables dicotómicas (MRL) y un modelo ARIMA con componente estacional (SARIMA). Los resultados muestran que el modelo SARIMA es más efectivo en replicar el comportamiento no‐estacionario, no‐lineal y con presencia de estacionalidad de las series, y es capaz de entregar pronósticos con un bajo error, en este caso de ‐5,6% para el turismo emisivo y de ‐5,9% para el turismo receptivo. Y, por tanto, puede ser una herramienta efectiva para pronosticar valores de la demanda turística en el corto plazo, y ayudar a la planificación y gestión del sector frente a fluctuaciones de la demanda. TIn this paper, the Chilean tourism demand experienced during the period 2000‐2018 has been modelled using a linear regression model with dichotomous variables (MRL) and an ARIMA model with a seasonal component (SARIMA). The results show that the SARIMA approach is more effective in replicating the non‐stationary, non‐linear behaviour and the presence of seasonality in the series, with the forecasts obtained from this model presenting a low rate of error, in this case ‐5.6% for outbound tourism and ‐5.9% for inbound tourism. In consequence, this approach may be an effective tool for forecasting forecast tourism demand in the short term, and support for planning and management in the sector in the face of fluctuations in tourism demand. more...

The evaluation, analysis and deformations forecast in the Turbo Generator 5 of the water heater-energy plant of Nuevitas, it was the main objective of this research. For they were carried out it chronologically geodesic surveying to establishment control record distributed in same time period to specific marks along the structure. These data were used in the physical-numeric models, by Finite Elements Method, it allowed evaluate the load-deformation process and floor-structures interaction. After achieving the historical record of stress-strain plane state, forecast deformations was proposing for the support structure by Arima’s models to evaluate in short term the not-alienations permissible future registered systematically in the axes of the mechanical system rotors in the plant., La evaluación, el análisis y pronóstico del comportamiento de las deformaciones en el Turbo Generador 5, de la planta termo-energética de Nuevitas, fue el objetivo central de esta investigación. Para ello fueron realizadas mediciones geodésicas de control de asentamiento, cronológicamente distribuidas en el tiempo a marcas específicas en la estructura. Estos datos, junto a la modelación físico-numérica por medio del Método de los Elementos Finito, permitió evaluar el proceso de interacción carga-deformación e interacción suelo estructura. Luego de lograr un registro histórico del comportamiento tenso-deformacional plano, se realizó un pronóstico de las deformaciones en la losa de apoyo por medio de Modelos Arima, para evaluar a corto plazo las desalineaciones futuras permisibles, registradas sistemáticamente en los ejes de los rotores del sistema mecánico del turbo generador. more...

Resumo A produção e a exportação de celulose são componentes importantes da economia no país. O objetivo desta pesquisa foi prognosticar o preço nos mercados interno e externo da celulose brasileira e avaliar a interferência entre o preço médio da celulose vendida em atacado e o preço médio da celulose exportada pelo Brasil. O estudo utilizou dados oriundos do Informativo Florestal do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA), coletados entre junho de 2008 a março de 2018. Os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA) foram utilizados para prognosticar o preço da celulose em atacado e exportada pelo Brasil e, para analisar a inter-relação dessas variáveis, foi aplicado modelo Vetor Autorregressivo (VAR). Observou-se que o preço da celulose em atacado e da celulose exportada sofrem oscilações em períodos semelhantes, devido à relação direta com a cotação do dólar e com as crises financeiras nos países importadores. O modelo de melhor acurácia para prognosticar o preço da celulose em atacado foi o modelo ARIMA (1,1,0) enquanto o modelo ARFIMAX (1, d*,0) obteve o melhor desempenho para prognosticar o preço da celulose exportada. A partir da modelagem VAR, verificou-se a existência de inter-relações entre as variáveis, as quais transpareceram o forte impacto do preço da celulose em atacado sobre o preço da celulose exportada pelo Brasil. Assim, as metodologias empregadas foram eficazes para prognosticar e analisar as inter-relações entre as variáveis. Abstract The production and export of cellulose are important components of the Brazilian economy. The aim of this research was to predict the domestic and foreign prices of the Brazilian cellulose and to evaluate the interference between its average price sold at wholesale and exported by Brazil. The study focused on data from the Forestry Newsletter of the Center for Advanced Studies on Applied Economics (CEPEA), collected from June 2008 to March 2018. The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were used to predict the wholesale and export price of cellulose, while the Vector Autoregressive (VAR) model was applied to analyze the inter-relation of these variables. It was observed that the price of wholesale and exported celluloses vary in similar periods, due to the direct relationship with the dollar quotation and with the financial crises in the importing countries. The most accurate model adjusted to predict the wholesale cellulose price was the ARIMA model (1,1,0), while ARFIMAX model (1, d*, 0) obtained the best performance to predict exported cellulose price. Based on the VAR model, there was a correlation between variables, which means that wholesale cellulose price has a strong impact on exported cellulose price. Thus, the methodologies used were effective to predict and analyze the inter-relationships between the variables. more...

En este artículo se presenta una propuesta que analiza la anticipación del riesgo de incumplimiento de una obligación en préstamos con problemas utilizando modelos de Arima capaces de identificar los indicadores macroeconómicos asociados a la morosidad de la cartera en cada segmento de destino del crédito ecuatoriano. Estas advertencias, sin duda, contribuirán a la construcción de sistemas capaces de anticipar los pagos por defecto. El período de análisis comprende un ciclo de 2010-2015 con valores mensuales.La muestra incluye variables macroeconómicas en el entorno de cada segmento y los riesgos fundamentales del sistema financiero.Cinco de nueve modelos generados fueron validados con una anticipación de al menos doce meses en el período de estudio. AbstractThis paper presents a proposal that analyzes and anticipates the risk of the non-compliance of delayed loans using Arima models that help to identify the macroeconomic indicators associated with the outstanding debt in each segment of the Ecuadorian credit. These warnings will undoubtedly contribute to the construction of systems capable of anticipating payment defaults in advance. The analysis period contains a cycle of 2010-2015 with monthly values. The sample includes macroeconomic variables of each segment and the fundamental risks of the financial system. Five of nine generated models were validated with at least twelve months of anticipation in the study period. more...

En el presente documento se analiza y simula mediante herramientas de software los efectos de considerar las variables involucradas en los mercados eléctricos estocásticas para la optimización de la venta de energía eléctrica de origen eólico. Para ello se realizan la abstracción de modelos ARIMA de las variables consideradas como son el precio de la electricidad en el mercado diario, precio del mercado de desvíos y viento, y mediante el uso de la técnica de simulaciones mediante el método Montecarlo usada con los modelos ARIMA, se generan los escenarios. A continuación, se realiza la reducción de escenarios, para finalmente hacer la resolución del problema de optimización estocástico. At the present document it will be analyzed and simulated the effect of taking into consideration the stochastic nature of the main variables involving the electrical market to achieve an optimization of the electric eolic energy selling. In order to achieve the objective, there will be created ARIMA models of the variables, namely day ahead market, balancing market and wind. Using the Montecarlo simulation method there will be generated the scenarios using the created ARIMA models. Afterwards it will be reduced the number of scenarios to have into consideration, to finish with the resolution of the stochastic optimization problem. Máster Universitario en Energías Renovables: Generación Eléctrica por la Universidad Pública de Navarra Energia Berriztagarrietako Unibertsitate Masterra (Sorkuntza Elektrikoa) Nafarroako Unibertsitate Publikoan more...

[ES] Realización de una serie de análisis estadísticos para el posterior estudio de la evolución de las diferentes gamas de productos Vickyfoods en relación a la clasificación establecida por el alumno. Dicha clasificación se divide en tres bloques, bollería, pan y alimentación infantil, con tal de poder observar cuáles su repercusión en el mercado total y con respecto a las demás clasificaciones en los diferentes países. El análisis se realiza tantode forma anual, como de forma mensual, para obtener información de entrada que, posteriormente, mediante el mismo estudio realizado en la utilización de series temporales, se corroborará de forma más exhaustiva. more...

En el 2011 se presentó una de las sequías más devastadoras en el norte de México que afectó de forma negativa las actividades del sector productivo. Por lo anterior, el objetivo del presente trabajo fue pronosticar el próximo evento de sequía en el noroeste del estado de Chihuahua, México. Se utilizó información de 40 años de cuatro estaciones meteorológicas. Se empleó el modelo ARIMA con estacionalidad de nueve años, y redes neuronales articiales con 50 neuronas y 24 retardos. Se simuló la precipitación del 2000 al 2012 y se pronosticó del 2013 al 2024. Para la estación Abraham González se pronostica que para el 2019 y 2022 se presentará una precipitación menor a 200 mm. En tanto que en la estación Bachíniva para el 2019 se presentará una precipitación de 140 mm. Mientras que en la estación Cuauhtémoc se pronostica que para el 2020 se presente una precipitación de alrededor de 200 mm. Por su parte en la estación Namiquipa, se pronostica una precipitación cercana a los 160 mm para el 2018. Se concluye que entre el 2018 y 2019, ocurrirá una sequía de moderada a severa en la región noroeste del estado de Chihuahua. more...

Este trabajo de investigación presenta una técnica de combinación de pronósticos para la serie de precios diarios de la electricidad en el mercado eléctrico colombiano, donde los expertos son modelos ARIMA, SARIMA y ARX. Particularmente, está técnica incluye una novedad en cuanto al periodo de entrenamiento, ya que se desarrolló un algoritmo capaz de generar diferentes expertos cambiando la ventana de entrenamiento. El pronóstico obtenido para cada semana pronosticada es el resultado de la combinación de pronósticos mediante una regresión lineal múltiple. En este modelo, para cada semana, se utiliza un modelo de selección hacia adelante con el fin de obtener el número óptimo de pronósticos para la combinación. Los resultados obtenidos evidencian un incremento en la precisión del pronóstico de hasta 65%, al comparar el modelo propuesto con otros modelos tradicionales. Abstract: This research project shows a combination of forecasts technique for electricity prices time series in the Colombian market, where the experts are ARIMA, SARIMA and ARX models. Particularly, this model includes a novelty regarding the training period, given that an algorithm capable of changing different experts of the training window was developed. The forecasts obtained from each expert are combined using a multiple linear regression. In our model, and for each week, forward selection method is used to obtain the optimal number of forecasts to combine. Empirical results show an improvement of 65% in the accuracy of forecast when the proposed method is compared with more traditional models. Maestría more...

Facultad de Ingeniería Mecánica. Ciencias en Ingeniería Mecánica In the present work of investigation the bases for the integration of a model of forecast of the solar radiation are established with a model to calculate the power generated in the photovoltaic systems. In the case of prediction models, three different models were used: the autoregressive stationary integrated model of moving averages (sARIMA), the non-linear autoregressive model of neural networks (NAR) and the non-linear self-regressive model with exogenous inputs of neural networks (NARX). On the other hand, in the case of the model for the estimation of the power produced by the photovoltaic generator, the idealized model of a single diode is implemented. This research work was divided into two main parts: forecasts of solar radiation, and estimation of the power produced by the photovoltaic generator. The forecasts of solar radiation, in turn, are subdivided into the theoretical part that deals with the internal processes within the Sun, until the arrival of solar radiation to the Earth's atmosphere. While the other part is responsible for the analysis and behavior of the data, ie statistics, advanced data mining techniques (Dickey-Fuller tests and co-integration tests) and finally the forecast models and tests of performances to measure the accuracy of them. The second part (estimation of the power of the photovoltaic generator), in turn, was subdivided into two main parts, the study of the operation of the photovoltaic cell and the idealized model of a single diode to determine the photovoltaic power. In addition, at the beginning of this research work an exhaustive study is presented, of all the works highlighted in this field. En el presente trabajo de investigación se establecen las bases para la integración de un modelo de pronóstico de la radiación solar con un modelo para calcular la potencia generada en los sistemas fotovoltaicos. En el caso de los modelos de predicción se utilizaron tres modelos distintos, el modelo estaciona autorregresivo integrado de medias móviles (sARIMA), el modelo no lineal autorregresivo de redes neuronales (NAR) y el modelo no lineal auotorregresivo con entradas exógenas de redes neuronales (NARX). Por otra parte, en el caso del modelo para la estimación de la potencia producida por el generador fotovoltaico, se implemente el modelo idealizado de un solo diodo. Este trabajo de investigación se dividió en dos partes principales: Pronósticos de la radiación solar, y estimación de la potencia producida por el generador fotovoltaico. Los pronósticos de radiación solar, a su vez se subdividen en la parte teórica que trata sobre los procesos internos dentro del Sol, hasta la llegada de la radiación solar a la atmósfera terrestre. Mientras que la otra parte se encarga del análisis y el comportamiento de los datos, es decir, estadística, técnicas avanzada de minería de datos (pruebas de Dickey – Fuller y pruebas de co-integración) y finalmente los modelos de pronóstico y las pruebas de desempeños para medir la precisión de los mismos. La segunda parte (estimación de la potencia del generador fotovoltaico), a su vez se subdividió en dos partes principales, el estudio del funcionamiento de la celda fotovoltaica y el modelo de idealizado de un solo diodo para determinar la potencia fotovoltaica. Además, al inicio de este trabajo de investigación se presenta un estudio exhaustivo, de todos los trabajos realzados en este campo. more...

El objetivo principal de este trabajo consiste en analizar series temporales pertenecientes a varios sectores económicos relacionados entre sí. Como resultado de este análisis se espera obtener información que explique el comportamiento de estos sectores, de forma global y conjunta, especialmente en torno a los años de la crisis económica de 2007-2010. Por último, se realizarán predicciones con los modelos obtenidos sobre el comportamiento futuro de alguna de las series. A lo largo de este trabajo se van a analizar un total de 13 series temporales. Las series estudiadas pueden agruparse en 4 grandes grupos: sector de la construcción, sector inmobiliario, industria metalúrgica e indicadores económicos generales. Se elige estudiar estos tres sectores debido a la interacción entre ellos. Al estar relacionados entre sí, se espera observar como la crisis económica se propaga a través de ellos. Para el análisis de estas series, se van a utilizar los modelos ARIMA, con la metodología Box-Jenkins y la detección automática de valores atípicos o “outliers”. Las estimaciones para estos modelos han sido hechas con dos programas: R, que es un software de código abierto especializado en estadística, y SPSS, que requiere licencia y es uno de los programas estadísticos más extendidos en el mundo empresarial. Todos los modelos han sido estimados en ambos programas, aunque los resultados presentados corresponden a los resultados obtenidos R. No obstante, para unas pocas series y en determinados momentos se muestran resultados en SPSS para exponer el proceso en este otro programa, dada su difusión en el mundo empresarial. Por otro lado, las estimaciones finales de las predicciones han sido realizadas en SPSS. Ingeniería en Tecnologías Industriales (Plan 2010) more...

Este proyecto de investigación presenta una propuesta de gestión ambiental para el sistema de tratamiento del lixiviado producto de la biodegradación de los residuos sólidos urbanos dispuestos en el Relleno Sanitario Doña Juana (Bogotá D.C., Colombia), a partir de una caracterización fisicoquímica, de la evaluación de los procesos de tratamiento en la planta, durante un periodo de doce (12) años mediante modelización dinámica (series de tiempo) con herramientas estadísticas auto-regresivas, integradas y de promedios móviles (ARIMA); de la revisión y análisis de las diferentes técnicas de tratamiento reportadas a nivel nacional e internacional, y del diseño de indicadores de evaluación. Como principales resultados de la investigación se evidencia que los parámetros establecidos por la normatividad colombiana tienen menores límites en comparación a la normatividad internacional de referencia. Históricamente el sistema de tratamiento de lixiviados no cumple con los límites establecidos para los parámetros de Mercurio (máximos de 0,03 mg/l), Arsénico (0,07 mg/l), Plomo (0,42 mg/l), Cromo (1,5 mg/l), Níquel (0,7 mg/l), y DBO (3704 mg/l). La planta de tratamiento de lixiviados tiene mayor eficiencia en los meses donde la precipitación es mayor (junio a agosto) con porcentajes de remoción promedio del 35%, con respecto a todos los parámetros de estudio. Los meses donde se presenta una menor eficiencia de la planta de tratamiento son octubre y noviembre, con porcentajes de remoción promedio de 29%. Según la evaluación multicriterio realizada en la presente investigación, el enfoque de tratamiento por membranas fue calificado por los expertos consultados como el más eficiente para la depuración de lixiviados seguido de los sistemas naturales, sistemas biológicos y sistemas fisicoquímicos. Las estructuras temporales ARIMA que tuvieron las mejores relaciones respecto a los demás parámetros son DQO (R2=0,690; BIC=12,867; Ljung-Box=17,975), DBO (R2=0,303; BIC=10,419; Ljung-Box=19,058), y Fe (R2=0,326; BIC=3,425; Ljung-Box=22,963), por lo cual se determinaron como indicadores desde el punto de vista de la modelación. Finalmente, los indicadores formulados por las dimensiones técnica, económica, social, institucional y ambiental permitieron la evaluación del sistema de tratamiento desde una perspectiva interdisciplinar. This research project shows a proposal of Environmental Management Systems for treatment of leachate biodegradation's product of the urban solid waste in Doña Juana's dump in Bogota city (Colombia), it based on a physico-chemical characterization of the evaluation of the treatment processes, during a period of twelve (12) years through models autoregressive integrated moving average (ARIMA). The review and analysis of differents techniques of treatment wich are mentioned in reports at national and international level, and the design of evaluation indicators. The principal result of this researching indicates that Colombian legislation about sanitary landfill has a less restrictive limitis of the strictest law that other international regulatory legislation. Historically the leachate treatment does not meet the standard about the use of the mercury because this element has the following control: for Mercury (maximum of 0.03 mg / l), Arsenic (0.07 mg / l), Lead (0.42 mg / l), Chromium (1, 5 mg / l), Nickel (0.7 mg / l), and BOD (3704 mg / l). Furthermore, the waste plant of leachate is more efficient from June to August because there is more precipitation with 35% percentage of demise respect to all the parameters of this researching. The least efficiency months are October and November with a 29% percent according to the evaluation. According to the Multicriterial Evaluation carried out in the present investigation, the treatment approach for membranes was qualified for the experts consulted as the most efficient for the purification, followed by the natural systems, biological systems and physicochemical systems. The ARIMA temporal structures that had the best relation with the other parameters are COD (R2 = 0.690, BIC = 12.867, Ljung-Box = 17.975), BOD (R2 = 0.303, BIC = 10.419, Ljung-Box = 19.058), and Fe (R2 = 0.326, BIC = 3.425, Ljung-Box = 22.963), so they were determined as indicators from the modeling point of view. Finally, the indicators formulated for the technical, economic, social, institutional and environmental dimensions allowed the evaluation of the treatment system from an interdisciplinary perspective. more...

Dissertação de mestrado em Estatística, O principal objetivo deste trabalho foi fazer previsões de médias mensais de variáveis climatológicas na província de Benguela a partir de informações recolhidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INAMET) no período de 1983 a 2017. Para concretizar este objetivo, seguiu-se a metodologia Box & Jenkins, para encontrar o modelo adequado com base nos dados do INAMET, tendo em conta as três fases que são as seguintes: 1. a identificação do modelo auto-regressivo e de médias móveis, com ou sem sazonalidade, tipicamente denotada por ARIMA (p, d, q) (P, D, Q)s; 2. a estimação dos parâmetros auto-regressivos (p, P) e de médias móveis (q, Q); a identificação da ordem de diferenciação (integração) (d, D) e da periodicidade inerente aos dados (s); 3. e avaliação do diagnóstico para fazer previsões. O critério AIC, Akaike`s Information Criterion, usado na escolha do modelo adequado, isto é, o menor AIC, indicou o melhor modelo e na dúvida entre dois modelos, optou-se pela seleção do modelo com o menor numero possível de parâmetros. Com os modelos escolhidos, foi possível fazer previsões nas 7 variáveis climatológicas disponibilizadas pelo INAMET, nomeadamente, Temperatura Média, Temperatura Máxima, Temperatura Mínima, Precipitação, Pressão, Humidade e Velocidade do Vento. Estas previsões dizem respeito quer a períodos posteriores ao último mês de estudo, quer a períodos entre 1983 e 2017 para os quais o INAMET não tem registos dos valores para as variáveis de interesse. O trabalho desenvolvido nesta dissertação também inclui o estudo de correlações dentro de cada série temporal, assim como o estudo de correlações cruzadas entre duas séries temporais., The target of this work was to make weather forecasts of monthly averages of climatological variables in the province of Benguela, based on data collected by the National Institute of Meteorology (INAMET) from 1983 to 2017. In order to achieve this objective, Box & Jenkins methodology was used to find the appropriate model based on the INAMET data, following three phases which are: 1. the identification of the autoregressive model and moving averages, with or without seasonality, typically denoted by ARIMA(p, d, q) (P, D, Q)s; 2. the estimation of the autoregressive parameters (p, P) and moving averages (q, Q), the identification of the order of differentiation (integration) (d, D)) and the periodicity inherent in the data (s); 3. and evaluation of the diagnosis to forecast. The AIC criterion, (Akaike`s Information Criterion), used in the choice of the appropriate model, ie the smaller AIC, show the best model and in the doubt between two models. we chose to select the model with the smallest possible number of parameters. With the model obtained, it was possible to forecasts the 7 climatological variables provided by INAMET, namely, Average Temperature, Maximum Temperature, Minimum Temperature, Precipitation, Pressure, Humidity and Wind Speed. These forecasts relate either to periods after the last month of study or to periods between 1983 and 2017 for which INAMET does not have records of the values for the variables of interest. The work developed in this dissertation also includes the study of correlations within each time series, as well as the study of cross correlations between two time series. more...

O aquecimento global, e em particular o dos oceanos, é um assunto de extrema importância, atendendo à atualidade das alterações climáticas e da consequente necessidade de adaptação das populações face a este fenómeno. As séries temporais de variáveis físicas, como por exemplo a temperatura à superfície do mar (SST), permitem estudar e interpretar estes fenómenos ao procurar modelos matemáticos para os descrever e prever, quando possível. Nesta dissertação são utilizadas técnicas estatísticas de análise de séries temporais no estudo da SST. Foram selecionadas latitudes representativas das regiões Norte, Centro e Sul de Portugal, e fixadas a duas localizações geográficas, uma próxima da costa e outra distante da costa. É dada ênfase ao fenómeno do afloramento costeiro e foi proposto um índice de afloramento costeiro relativo (IAR), para as localizações geográficas com a mesma latitude. Para cada região, foram explorados modelos de séries temporais para a série IAR, nos quais se incluem os modelos de Decomposição Clássica e de Holt-Winters, e ainda os modelos ARIMA sobre a série residual, resultante do ajustamento de uma tendência linear e uma componente sazonal à série temporal inicial. A seleção do melhor modelo foi auxiliada por medidas de ajustamento disponíveis para este tipo de análise. Toda a componente computacional deste trabalho foi realizada com recurso ao programa estatístico . Foi identificado um padrão sazonal de doze meses para as três regiões e foi ainda possível observar o efeito do afloramento costeiro, mais evidente nos meses mais quentes do ano, em que, devido a este fenómeno, o aumento da SST é mais evidente nas localizações distantes da costa relativamente às localizações costeiras com a mesma latitude. Por fim são apontadas algumas direções para a continuidade deste estudo. Global warming, in particular that of the oceans, is a matter of extreme importance, taking into account the current climate change and the consequent adaptation of the population due to this phenomenon. Time series of physical variables, such as the sea surface temperature (SST), allow to study and interpret these phenomena by looking for mathematical models to describe them and to predict them, whenever possible. In this dissertation, statistical techniques of time series analysis are used in the study of the SST. Latitudes were selected to represent the North, Centre and South regions of Portugal, and two geographic points were established, one near the coast and another farther from the coast. Emphasis is given to the phenomenon of upwelling and a relative upwelling index (IAR) has been proposed, based on the geographic points at the same latitude. For each region, time series models are explored in the IAR series, namely the Classical Decomposition and Holt-Winters models, as well as the ARIMA models of the residual series, after the linear trend and seasonal component is fitted to the original time series. The selection of the best model was aided by the accuracy measures available for this type of analysis. All the computational work was performed with software . A seasonal pattern of twelve months was identified in three regions and it was possible to observe the upwelling effect, most evident in the warmest months of the year, where, because of this effect, the increase in SST is more evident in distant coastal locations relative to coastal locations at the same latitude. Finally, some directions are pointed out for the continuity of this study. more...

Se realizó una investigación para contar con una forma de estimación de la demanda de semilla de hibridos comercializas de hortalizas, en este caso, de los híbridos de chile dulce del tipo Lamuyo y Blocky. El interés es contribuir con la reducción de la incertidumbre en la planificación estratégicas de empresas interesadas de incursionar este la producción de semilla de híbridos como resultado de mejoramiento genético logrado por iniciativas locales. La serie de tiempo anual del área cosechada de chile dulce fue empleada como base para crear un modelo de pronostico y a partir del análisis de las estadísticas de importación, se estimó la probabilidad de que sea chile dulce y la probabilidad de ser del tipo Lamuyo o Blocky. El modelo generó buenos pronósticos para varios años en el futuro, con intervalos de confianza estables, no obstante, es recomendable que se incorporen los nuevos datos que se presenten cada año y se vuelva a correr el modelo para rectificar las proyecciones, dado que estos modelos fueron creados para ser aplicados a pronósticos de corto plazo. A research was carried out to estimate the demand for commercial vegetable hybrid seed, in this case, the hybrid seed of Lamuyo and Blocky type sweet pepper. The interest is to contribute to the reduction of uncertainty in the strategic planning of companies interested in venturing this seed production of hybrids as a result of genetic improvement achieved by local initiatives. The annual time series of the harvested area of sweet pepper was used as a basis to create a forecast model and from the analysis of the import statistics, it was estimated the probability that found a sweet pepper and the probability of being lamuyo or blocky type. The model generated good forecasts for several years in the future, with stable confidence intervals, however, it is advisable to incorporate the new data presented each year and re-run the model to rectify the projections, since these models were created to be applied to shortterm forecasts. Universidad de Costa Rica/[822-B5-A12]/UCR/Costa Rica UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Agroalimentarias::Centro de Investigación en Economía Agrícola y Desarrollo Agroempresarial (CIEDA) more...

El objetivo de este proyecto es estudiar el sector industrial español desde el año 1992 hasta la actualidad haciendo énfasis en las distintas crisis que ha sufrido. Se han estudiado cinco series tomadas del Instituto Nacional de Estadística. Estas cinco series son agregadas del sector industrial, pero también están disponibles las series desagregadas por sectores. Las series estudiadas son Índice de Producción Industrial (IPI), Índice de Precios Industriales (IPRI), Índice de Precios de Exportación de Precios Industriales (IPRIX) e Índice de Precios de Importación de Precios Industriales (IPRIM). También hemos estudiado el número total de parados procedente de las series de paro registrado con datos mensuales desde 1992 hasta 2017. Para realizar el análisis y obtener predicciones se ha utilizado la metodología de Box-Jenkins para modelos ARIMA (Peña, 2005). Sin embargo en ocasiones las series sufren impactos externos que les afectan y modifican sus siguientes valores. Si esto no se tiene en cuenta los modelos estimados no son correctos. El proceso de detección de estos impactos se denomina detección de valores atípicos (outliers). En este trabajo hemos explicado teóricamente varios tipos de valores atípicos. En la actualidad existen métodos para detectar su presencia en una serie temporal a través del impacto que tienen sobre la serie (Galeano, 2011). Se han modelizado las series mencionadas introduciendo la detección de atípicos y hemos encontrado una acumulación de ellos en 2008 debidos a la crisis económica. Ingeniería en Tecnologías Industriales more...

According to many empirical studies, one aspect that determines the foundations of economic cycles in the short and medium term is the investment of capital goods since it belongs to an aggregate demand and explains the changes in phase and scope of the productive cycle in the economy. Here we establish factors that are determinant of the private investment in El Salvador. This study was prepared based on historic economic records from the period 1958-2008 and using dynamic regression techniques of time series. The methodology implemented is the following: A univariate analysis is undertaken of each series, with the goal of adequately identifying a proper ARIMA model that corresponds and adjusts to the dynamic regression model for the private investment. The objective of this study is to contribute to the establishment to the economic policies for El Salvador and to offer orientation for the modeling of phenomena in which time series are involved. Según muchos estudios empíricos, uno de los determinantes fundamentales del ciclo económico de corto y mediano plazo es la inversión en bienes de capital, ya que forma parte de la demanda agregada, por lo que explica los cambios de fase y amplitud del ciclo productivo de una economía. En esta investigación se establecen los factores determinantes de la inversión privada en El Salvador. El estudio se hizo con base a registros económicos históricos del periodo 1958-2008, utilizando técnicas de regresión dinámica de series temporales. La metodología implementada es la siguiente: Se hace un análisis univariante de cada serie, con el objeto de identificar adecuadamenteel modelo ARIMA a que correspondan y se ajusta el modelo de regresión dinámico para la inversión privada. El objetivo de este estudio es contribuir al establecimiento de políticas económicas para El Salvador y brindar orientaciones al modelaje de fenómenos en los que intervienen series temporales more...

Los modelos de Box y Jenkins han sido ampliamente usados para la modelación y el pronóstico de muchas variables económicas y financieras. En este artículo se explora la utilización de dicha metodología como una alternativa para el análisis de la dinámica de largo plazo del UVR. El modelo SARIMA resultante fue aceptado después de aplicarle una serie de pruebas estándar de diagnóstico; lo cual dio como resultado que el modelo se ajusta de manera adecuada a los datos, y que la precisión del pronóstico extrapolativo se ajusta estadísticamente bien al representar los patrones ciclos y de largo plazo.Box and Jenkins models have been used for modeling and forecasting of many economic and financial variables. In this article, that methodology was used as an alternative to analyze the long- term dynamics of the constant value unit. The final model was accepted after applying several standard tests of diagnostic. The SARIMA model was accepted after having used an amount of standard diagnostic tests, as result of it, the model fit well to the data, and explorative prediction accuracy is acquired when it represents the cycle patterns and for long term. more...

Las dificultades entorno a la calidad y cantidad del agua evidencian que hacia el 2025 el 41% de la población no contará con disponibilidad de agua para consumo y, donde la principal fuente hídrica, el Río Quindío, tiene comprometido el 80.4% de su producción. La quema de combustibles fósiles incrementa la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera. Se estima que estas alteraciones cambiarán el clima regional y global, así como los parámetros relacionados con éste. El objetivo principal del estudio fue establecer una perspectiva de las tendencias de las variables climatológicas en la cuenca del Rió Quindío, seleccionando estaciones que contengan registros de temperatura y precipitación, como los elementos climáticos que mejor describen el comportamiento del clima en el componente atmosférico. Se propone identificar el comportamiento de las variables seleccionadas, por medio de la construcción de modelos ARIMA, utilizando la metodología de Box and Jenkins (1976). Las series de precipitación no muestran ningún tipo de tendencia, exhiben variaciones que podrían asumirse como estacionaria en su parte regular, el modelo de mejor ajuste fue un ARIMA(1,0,0)(2,1,0)12. Las series de temperatura mostraron fuertes tendencias de crecimiento y la presencia de periodos atípicos que están relacionados con eventos climáticos anómalos, el modelo de mejor ajuste fue un ARIMA(3,1,0)(1,1,0)12. more...

Este artículo analiza la variación temporal en la violencia letal de la organización terrorista ETA. Dada la estructura dinámica de la serie temporal de víctimas mortales, se estudia el efecto de una serie de variables independientes (celebración de distintos tipos de elecciones, actividad anti-ETA de la extrema derecha y del GAL, detenciones policiales y sucesos especiales como los referendos sobre la Constitución o el Estatuto de Autonomía de Guernica). Para ello, se estiman diversos modelos ARIMA con la serie trimestral de víctimas mortales entre 1968 y 2007. Además, se completan los resultados obtenidos con un análisis histórico-político del periodo de máxima violencia durante la transición a la democracia. more...

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The global and national political and economic situation reflects directly on changes in the labor market. Concern about the employability, generate new jobs, as well as security and formality of these, and, places that no longer exist causing unemployment, it is constantly agenda in the academic literature, the media and at the same time government concern. In this context, the objective in this research was to analyze the absolute indicators of formal employment, initially in the eight sectors of the economy (mineral extraction, manufacturing, industrial and public utility services, construction, trade, services, agriculture and public administration) and, subsequently adjust predictive models in four major economic sectors (construction, trade, manufacturing and services). First, there was a descriptive analysis of dismissals in the state of Rio Grande do Sul between January 2004 and December 2014. Then, the analysis extended to the other states of the South region of Brazil (Santa Catarina and Paraná) jointly between 05/2003 and 12/2014. For this, we used the secondary database of the General Register of Employed and Unemployed, made available by the Ministry of Labor and Employment. For data analysis and model adjustments, we used a methodology developed by Box and Jenkins to time series. Initial results indicated significant growth trend of dismissals in the state of Rio Grande do Sul, in seven of the eight sectors of this economy. Second time, were set twelve statistical models forecast that showed seasonal component. Through the models found, it was possible to determine the forecast of formal employment by sector of economic activity in southern Brazil, based on values outside of the sample. In conclusion, the models found showed satisfactory predictions as accompanied the process of the actual values, indicating low average percentage absolute error. A situação político-econômica mundial e nacional reflete diretamente nas transformações ocorridas no mercado de trabalho. A preocupação com a empregabilidade, geração de novos empregos, bem como a segurança e formalidade destes, e, as vagas que deixam de existir ocasionando o desemprego, é pauta constantemente na literatura acadêmica, na mídia e ao mesmo tempo preocupação do governo. Neste contexto, o objetivo proposto nesta pesquisa foi analisar os indicadores absolutos do emprego formal, inicialmente nos oito setores da economia (extrativa mineral, indústria de transformação, serviços industriais de utilidade pública, construção civil, comércio, serviços, agropecuária e administração pública) e, posteriormente, ajustar modelos de previsão no quatro maiores setores de atividade econômica (construção civil, comércio, indústria de transformação e serviços). Primeiramente, realizou-se uma análise descritiva dos desligamentos no estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 2004 e dezembro de 2014. Em seguida, a análise estendeu-se aos demais estados da região Sul do Brasil (Santa Catarina e Paraná) de forma conjunta entre 05/2003 e 12/2014. Para isso, utilizou-se a base de dados secundários do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados, disponibilizados pelo Ministério do Trabalho e Emprego. Para as análises dos dados e ajustes de modelos, empregou-se a metodologia desenvolvida por Box e Jenkins para séries temporais. Os resultados iniciais indicaram tendência significativa de crescimento dos desligamentos no estado do Rio Grande do Sul, em sete dos oito setores da economia avaliados. Em segundo momento, foram ajustados doze modelos estatísticos de previsão que apresentaram componente sazonal. Por meio dos modelos encontrados, foi possível determinar a previsão do emprego formal por setor de atividade econômica na região Sul do Brasil, com base nos valores fora da amostra. Conclui-se que, os modelos encontrados apresentaram previsões satisfatórias, pois acompanharam o processo dos valores reais, evidenciando baixo erro absoluto percentual médio. more...

RESUMEN: En esta tesis doctoral se propone un procedimiento general para contrastar la presencia de múltiples raíces MA unitarias en cualquier modelo ARIMA, que puede también incluir otras raíces MA unitarias además de las que son de interés. La consideración de estas raíces adicionales resulta conveniente como alternativa a la inclusión de términos deterministas (tendencia lineal), y es también útil en el marco de modelos estacionales multiplicativos. De este modo, la representación usada permite formular de manera común una gran diversidad de contrastes de no invertibilidad o estabilidad paramétrica. El procedimiento de contraste es similar al propuesto por Saikkonen y Luukkonen (1993) para el caso de una raíz MA regular en el sentido de que se tiene en cuenta la estructura ARMA adicional, pero presenta dos principales diferencias: la estrategia seguida para obtener el estadístico de contraste y las expresiones proporcionadas para el mismo. En primer lugar, el estadístico de contraste se obtiene en el marco de un modelo estructural equivalente, que simplifica su obtención porque solo requiere calcular la primera derivada de la función de verosimilitud. En segundo lugar, las expresiones propuestas son convenientes para calcular el estadístico en términos de los residuos, así como para evaluar su distribución muestral tanto bajo la hipótesis nula como la alternativa. ABSTRACT: The dissertation proposes a general procedure to test the presence of multiple MA unit roots in a wide variety of ARIMA models, which also may include another MA unit roots to those that are of interest. These additional unit MA roots may be considered as an alternative to the inclusion of deterministic terms (linear trend), and are also useful to extend the test statistic to seasonal models. Thus, the model used allows for a wide range of noninvertibility and parameter stability testing problems. The testing procedure is similar to that proposed by Saikkonen and Luukkonen (1993) for the case of a regular MA unit root in the sense that it takes into account the additional ARMA structure, but it has two main differences: the strategy used to obtain the test statistic and the expressions provided. First, the test statistic is obtained using a structural model, which facilitates its obtaining because it only requires calculating the first derivative of the likelihood function. Second, the proposed expressions are convenient to calculate the statistical in terms of the residuals, and to assess both its sampling distribution under the null and the alternative hypothesis. more...

El propósito de este trabajo es modelar, con fines de pronóstico, la demanda diaria de energía eléctrica en una región del suroccidente colombiano, mediante la implementación de modelos de regresión no paramétrica teniendo en cuenta factores de influencia tales como hora del día, día de la semana, mes y año, entre otros. Los datos empleados en el desarrollo de este proyecto provienen de una compañía local de distribución de energía eléctrica y se tomaron de Valencia (2005). La información disponible va desde enero de 2001 hasta noviembre de 2004. Estos datos muestran un comportamiento complejo, difícil de modelar con la teoría básica de los métodos paramétricos. Dado que un análisis exploratorio de la información sugiere la existencia de una curva típica diaria de demanda, se eligió estimarla utilizando modelos de regresión no paramétrica. Para efectos comparativos, se propuso la aplicación de otras metodologías que involucran modelos ARIMA y variables macroeconómicas. Todo el procesamiento estadístico se ejecutó con R.Our goal is to model, with forecasting aims, the daily electricity demand in a southeast colombian region through a non-parametric regression model implementation. We consider some "calendar variables" such as time of the day, day of the week, month, and year, among others, on the estimation process. Data come from an electricity distribution local company and are taken from Valencia (2005). Available data go from January 2001 to November 2004. These data show such a complicated behavior that it becomes hard to model using classical parametric models. Since exploratory analysis suggested the existence of an electricity demand daily typical curve, we used non-parametric models instead. For comparison purposes, we made use of some other methodologies including ARIMA models and the insertion of macroeconomic variables. Statistical processing was run using R. more...

The aim of this paper is to divulge the modification of the Pen˜a y Rodr´ıguez test (2002) of goodness of fit. This test is asymptotically equivalent, but it is more powerful than the previous one. Two approaches are proposed using the gamma and the normal distributions. By an empirical example it is shown that theproposedtest ismore powerfulthanLjung-Boxtestand Montitestof nonlinear models detection. Este artículo tiene como fin divulgar a los lectores una prueba de bondad de ajuste para series de tiempo: la prueba de Peña y Rodríguez modificada (2002). Esta prueba es asintóticamente equivalente a la anterior, pero más potente. Se presentan dos aproximaciones de la estadística de prueba: por la distribución normal y la distribución Gamma. Mediante simulaciones de Monte Carlo, se muestra que la prueba de Peña y Rodríguez es más potente para la detección de series no lineales que la prueba de Ljung-Box y la prueba de Monti. more...

ResumenObjetivoEvaluar y describir la evolución de la mortalidad por homicidio en la ciudad de Medellín, Colombia, durante el período 1975-2003.MétodoSe estudiaron las defunciones por homicidio ocurridas durante el período comprendido entre enero de 1975 y diciembre de 2003. Con ayuda del programa SSS1se efectuó un análisis de series temporales utilizando procedimientos iterativos de construcción de modelos ARIMA.ResultadosLa tasa promedio mensual de mortalidad por homicidio fue de 13,2×105 (mínimo de 1,94 en febrero de 1977 y máximo de 38,78 en diciembre de 1992). Se observa un incremento en el período central de la serie. Tras el estudio de varios modelos se llegó al ARIMA (0,1,1) (0,0,1)12.ConclusiónSe encontró una clara variación estacional annual en la ciudad de Medellín de la mortalidad por homicidio y se observó que en el mes de diciembre se produjeron las tasas más altas.AbstractObjectiveTo describe and evaluate homicide mortality trends in the city of Medellin, Colombia, between 1975 and 2003.MethodDeaths from homicide between January, 1975 and December, 2003 were studied. With the aid of the SSS1 program, an analysis of temporary series was run using iterative procedures for ARIMA model construction.ResultsThe mean monthly homicide mortality rate was 13.2×105 (minimum 1.94 February 1977 and maximum 38.78 December 1992). A peak was observed in the central period of the series. Several models were studied and an ARIMA (0,1,1)(0,0,1)12 model was selected.ConclusionsMarked annual seasonal variation was found in mortality from homicide in the city of Medellín. The highest rates were found in the month of December. more...

A previsão de demanda é uma atividade importante para auxiliar na determinação dos recursos necessários para a empresa. Neste artigo, a metodologia de Box-Jenkins foi utilizada para analisar dados históricos de uma empresa de assistência técnica de computadores pessoais e obter previsões do número de atendimentos. A empresa estudada apresenta três tipos de clientes diferenciados: contratos, garantia e avulsos. Como cada segmento de clientes tem suas peculiaridades, a previsão de demanda foi direcionada a cada tipo, buscando representar o comportamento de tendência e a sazonalidade por meio dos modelos de Box-Jenkins. A obtenção dos modelos mais adequados foi baseada na análise de gráficos e em testes estatísticos próprios da metodologia, os quais subsidiaram a decisão de adotar o modelo AR(1) para prever o número de atendimentos dos clientes tipo contrato, o modelo ARIMA(2,1,0) para os clientes tipo garantia e um modelo sazonal SARIMA(0,1,0)(0,1,1)12 para os clientes tipo avulsos.Demand forecasting is an important tool to aid on the determination of necessary resources of a given company. In this paper, the Box-Jenkins methodology was applied to analyze historical data of a personal computer repair company and provide a forecast for the number of service calls. The company studied presents three segments of clients: contracts, warranty, and on-call. As each client has it own characteristics, in order to better represent tendency and seasonality behavior through the Box-Jenkins models, a specific forecasting model was developed for each segment. The choice of the optimum models were based into graphic analysis and statistical tests, which lead to the decision of adopting the AR(1) model to foresee the number of contract clients, the ARIMA(2,1,0) model for warranty clients and the SARIMA(0,1,0)(0,1,1)12 seasonal model for on-call clients. more...

El tema principal de este proyecto es el petróleo, realizándose inicialmente un estudio de sus características, utilidades, formas de extracción e historia, y posteriormente un análisis basado en series temporales, más concretamente en los modelos ARIMA, con los que se tratará de ajustar un modelo que permita realizar predicciones a futuro de su precio. El petróleo es una sustancia compuesta por una mezcla de hidrocarburos que se produce en el interior de la tierra por la transformación de la materia orgánica acumulada en sedimentos del pasado geológico y que se extrae mediante la perforación de pozos. Su principal utilidad es como materia prima para la obtención de carburantes, pero también se usa para muchas otras aplicaciones como por ejemplo la fabricación de plásticos. Hasta hace un par de años los principales productores de petróleo eran los países miembros de la OPEP, Organización de Países Exportadores de Petróleo, pero desde hace unos años y debido a los altos precios que había alcanzado esta materia prima se empezaron a utilizar nuevas técnicas de extracción de petróleo que convirtieron a Estados Unidos en un importante competidor para la OPEP. De todos los tipos de petróleo este proyecto se centrará en el Brent, ya que esta variedad es la que cotiza en la bolsa de Londres y la referencia para Europa. Para la realización de los análisis y predicciones no se ha utilizado una única serie si no que se analizarán tres tipos de serie: Precios de cierre diarios: Esta serie contiene la información del precio con el que se negocia el Brent al cierre del mercado cada día. Precios máximos y mínimos diarios: Esta serie contendrá el máximo/mínimo al que se negocie el crudo cada día. Precios máximos y mínimos mensuales: Esta serie es similar a la anterior pero con la diferencia de que solo se cogerá un dato al mes que corresponderá con el máximo/mínimo al que se haya negociado en todo ese mes. Estas series se caracterizan por ser muy erráticas ya que existen numerosos factores externos que influyen en el precio de este commodity como puede ser: Demanda. Oferta, capacidad de extracción y refino. Cotización del dólar. Situación y conflictos geopolíticos. Especulación. Para la realización de estos análisis aplicare los modelos de series temporales ARIMA, que son modelos estadísticos autoregresivos que permiten predecir los valores de una variable en función de sus valores pasados sin necesidad de ninguna otra información de variables auxiliares o relacionadas. Una vez realizado el análisis y obtenido los posibles modelos válidos me basaré en el estadístico U de Theil (1966) para decidir cual realiza mejores predicciones y la calidad de estas. Ingeniería Industrial more...

El presente trabajo es una informe de la coyuntura española realizado por una estudiante de último curso de grado en Economía. El informe se compone por un lado, de un estudio de las principales variables de la economía española, en el que se han observado los principales efectos de las crisis y los principales problemas que asume hoy la economía española. La segunda parte del informe muestra las predicciones de los siguientes trimestres de 2015 para las series analizadas. Éstas han mostrado, en su mayoría, una continuidad de la trayectoria anterior. En general, no se espera que en un futuro cercano se palien los principales problemas observados en la primera parte del análisis, aunque los indicadores adelantados estudiados dejan ver un posible aumento de la actividad a más largo plazo. Por ello al final del informe se citan los problemas observados y se proponen posibles medidas para paliarlos. Se ha observado que el desempleo, y por extensión el mercado de trabajo, es uno de las cuestiones cruciales en la evolución de la economía española. Por ello se ha dedicado un apartado en cada una de las partes del análisis prestando especial interés a las principales dualidades que éste presenta. This document is a report of the Spanish situation made by a student of final year degree in Economics. The main variables of the Spanish economy are discussed in the first part of the report. This analysis detects the main effects of the crisis and the major problems that the Spanish economy is facing. The second part of the report contains the forecasts for the next quarters of 2015 for the series analysed. In general, it is not expected that in the near future the major problems, which are encountered in the first part of the analysis, have been remedied, although leading indicators studied reveal a possible increase in activity in the long term. Unemployment, and by extension the labour market is one of the crucial issues in the evolution of the Spanish economy. Thus, a section in each of the parts of the analysis pays special interest to major dualities that this market presents. Finally, the report concludes summing up the problems identified and proposing measures to improve the economic situation. Graduado o Graduada en Economía por la Universidad Pública de Navarra Ekonomian Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan more...

Este trabajo constó de la realización de un diagnóstico financiero a la comisionista de bolsa Interbolsa con el fin de determinar las causas del colapso de la empresa a finales del 2012. Para esto se comparó la situación de Interbolsa con la del sector para los cuatro años anteriores al escándalo. Por último se realizó un modelo de series de tiempo con el cual se buscó determinar la relación Interbolsa con Fabricato. Interbolsa inicio una operación con títulos de deuda a corto plazo con los cuales se buscó manipular el mercado con el fin de generar crecimientos a la acción de la empresa Fabricato, estas operaciones son conocidas como operaciones tipo Repo. No obstante la respuesta del mercado no fue la esperada y esto conllevo a que Interbolsa sufriera problemas de liquidez, y mientras esto sucedía la empresa presentaba a los entes de control información financiera que al parecer era falsa, con el fin de ocultar la verdad situación de la empresa. Interbolsa was the leading company in Colombia’s stock market but in went bankrupt in the end of 2012 for reason that even today are not so clear. This paper seeks to explain why this company went bankrupt by making a financial analysis not only of the company, but also of the Colombian stock market. Interbolsa init iated a REPO operation through another Col ombian company called Fabricato. This operation increase d the price of Fabricatos shares, nevertheless this brought liquidity problems to Interbolsa. The REPO operation was proven w ith an ARIMA model that showed a relation between the prices of both stocks more...

Time series model have been used in many areas of knowledge and have become a current necessity for companies to survive in a globalized and competitive market, as well as climatic factors that have always been a concern because of the different ways they interfere in human life. In this context, this work aims to present a comparison among the performances by the following models of time series: ARIMA, ARMAX and Exponential Smoothing, adjusted to air relative humidity (UR) and also to verify the volatility present in the series through non-linear models ARCH/GARCH, adjusted to residues of the ARIMA and ARMAX models. The data were collected from INMET from October, 1st to January, 22nd, 2014. In the comparison of the results and the selection of the best model, the criteria MAPE, EQM, MAD and SSE were used. The results showed that the model ARMAX(3,0), with the inclusion of exogenous variables produced better forecast results, compared to the other models SARMA(3,0)(1,1)12 and the Holt-Winters multiplicative. In the volatility study of the series via non-linear ARCH(1), adjusted to the quadrants of SARMA(3,0)(1,1)12 and ARMAX(3,0) residues, it was observed that the volatility does not tend to influence the future long-term observations. It was then concluded that the classes of models used and compared in this study, for data of a climatologic variable, showed a good performance and adjustment. We highlight the broad usage possibility in the techniques of temporal series when it is necessary to make forecasts and also to describe a temporal process, being able to be used as an efficient support tool in decision making. Modelos de séries temporais vêm sendo empregados em diversas áreas do conhecimento e têm surgido como necessidade atual para empresas sobreviverem em um mercado globalizado e competitivo, bem como fatores climáticos sempre foram motivo de preocupação pelas diferentes formas que interferem na vida humana. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma comparação do desempenho das classes de modelos de séries temporais ARIMA, ARMAX e Alisamento Exponencial, ajustados a dados de umidade relativa do ar (UR) e verificar a volatilidade presente na série por meio de modelos não-lineares ARCH/GARCH ajustados aos resíduos dos modelos ARIMA e ARMAX. Os dados foram coletados junto ao INMET no período de 01 de outubro de 2001 a 22 de janeiro de 2014. Na comparação dos resultados e na seleção do melhor modelo foram utilizados os critérios MAPE, EQM, MAD e SSE. Os resultados mostraram que o modelo ARMAX(3,0) com a inclusão de variáveis exógenas produziu melhores resultados de previsão em relação aos seus concorrentes SARMA(3,0)(1,1)12 e o Holt-Winters multiplicativo. No estudo da volatilidade da série via modelo não-linear ARCH(1), ajustado aos quadrados dos resíduos dos modelos SARMA(3,0)(1,1)12 e ARMAX(3,0), observou-se que a volatilidade não tende a influenciar as observações futuras em longo prazo. Conclui-se que as classes de modelos utilizadas e comparadas neste estudo, para dados de uma variável climatológica, demonstraram bom desempenho e ajuste. Destaca-se a ampla possibilidade de utilização das técnicas de séries temporais quando se deseja fazer previsões e descrever um processo temporal, podendo ser utilizadas como ferramenta eficiente de apoio nas tomadas de decisão. more...

Para el estudio y análisis de la relación entre variables económicas y financieras se han utilizado diversas metodologías. Sin embargo, se desaprovecha una herramienta robusta para el análisis de estas relaciones conocida como la correlación cruzada que fue planteada desde el año 1970 por Box y Jenkins y luego retomada en 1977 por Pierce y Haugh. Esta metodología consiste en identificar y estimar el modelo ARIMA que mejor se ajuste a cada serie y obtener los residuos identificados como ruido blanco; estos constituyen la serie preblanqueada. Finalmente se estima la correlación cruzada entre las series preblanqueadas y se determinan las relaciones de causalidad entre cada par de series. En esta investigación se relacionan cuatro variables fundamentales de la economía con gran impacto en las finanzas de una empresa: Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia, Emerging Markets Bonds Index o Indicador de Bonos de Mercados Emergentes, Tasa Representativa del Mercado y Tasa de Inflación, encontrando evidencia de relaciones instantáneas, unidireccionales y bidireccionales. To study and analyze the relationship between economic and financial variables, diverse methodologies have been used. However, a robust tool is used to analyze these relationships, which is known as the crossed correlation proposed since 1970 by Box and Jenkins and later retaken in 1977 by Pierce and Haugh. This methodology consists in identifying and estimating the ARIMA model that best fits each series and obtaining the residues identified as white noise; these constitute the pre-whitened series. Finally, the crossed correlation is estimated among the pre-whitened series and the causality relationships are determined between each series pair. This research relates four fundamental economic variables with great impact on a company’s finances: General Index of the Colombian Stock Exchange, Emerging Markets Bonds Index, Representative Market Rate, and Rate of Inflation, finding evidence of instantaneous, unidirectional, and bidirectional relationships. Pour l´étude et l´analyse de la relation entre variables économiques et financières, on a utilisé diverses méthodologies. Mais on gaspille un outil robuste pour l´analyse de ces relations, connu comme la corrélation croisée qui fut exposée depuis 1970 par Box et Jekins et puis reprise en 1977 par Pierce et Haugh. Cette méthodologie consiste à identifier et à estimer le modèle ARIMA qui s´ajuste le mieux à chaque série, et obtenir les résidus identifiés comme bruit blanc ; ceux-ci constituent la série pré blanchie. Finalement, on fait une estimation de la presencorrélation croisée entre les séries pré blanchies et on détermine les relations de causalité entre chaque paire de séries. Cette recherche met en relation quatre variables fondamentales sur le domaine économique et avec un fort impact sur les finances d´une entreprise : Index Général de la Bourse de Valeurs de Colombie, Emerging Markets Bonds Index ou Index d´Obligations des Marchés Émergents, taux représentatif du marché et taux d´inflation, mettant en évidence des relations instantanées, unidirectionnelles et bidirectionnelles. more...

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A forecast of future demand for the products is the main variable to be considered in the planning and in production control in organizations. Two methods of time series forecasting often used in the literature are the ARIMA and MLP/RNA models. A practice that began in 1969 and has consolidated for greater accuracy is the combination of individual forecasts from two or more models. Considering the need for organizations by predictive techniques that generate better results, this study aims to predict the future values of a time series of the demand for UHT milk in a dairy industry, through the combination of ARIMA and MLP/RNA models, and to compare the results obtained by the combinations compared to individual models, exemplifying the achievement of combined forecasting in production planning. Accuracy measures to measure the results and to select the best model were the RMSE and MAPE for forecasting. The results showed that the combination of models SARIMA(3,0,1)(1,1,0)12 and DMLP the inverse mean square method provided a performance forecast for the six months ahead, up to 66.5% higher than individual models used, where the combination of the predictions obtained a RMSE of 1.43, and a MAPE of 2.16. In the 12 month ahead prediction for the performance of the combination was up to 56.5% higher compared to individual models, in which case obtained a RMSE of 2.86 and 3.70% MAPE. The combination of time series models enabled a significant increase in performance prediction models, but in order to produce satisfactory absolute results should be used to complement their predictive abilities mutually. A previsão da demanda futura dos produtos é a principal variável a ser considerada no planejamento e controle da produção nas organizações. As técnicas de previsão de demanda são fundamentais no planejamento da produção de nível tático e operacional, especialmente as séries temporais, pois não requerem do planejador, uma investigação mais aprofundada acerca dos fatores que influenciam a demanda. Dois métodos de previsão de séries temporais frequentemente utilizados na literatura são os modelos ARIMA e os modelos MLP/RNA. Uma prática que surgiu em 1969 e já consolidada para obter maior acurácia é a combinação das previsões individuais de dois ou mais modelos. Considerando a necessidade das organizações por técnicas preditivas que gerem melhores resultados, este estudo tem como objetivo prever os valores futuros de uma série temporal da demanda de leite UHT em uma indústria de lácteos, por meio da combinação dos modelos ARIMA e MLP/RNA, e comparar os resultados obtidos pelas combinações em relação aos modelos individuais, exemplificando a obtenção da previsão combinada no planejamento da produção. As medidas de acurácia para mensurar os resultados obtidos e selecionar o melhor modelo, foram o RMSE e o MAPE de previsão. Os resultados mostraram que a combinação dos modelos SARIMA(3,0,1)(1,1,0)12 e DMLP pelo método inverse mean square forneceu um desempenho na previsão para 6 meses adiante, de até 66,5% superior em relação aos modelos individuais utilizados, onde a combinação das previsões obteve um RMSE de 1,43 e um MAPE de 2,16. Na previsão para 12 meses adiante, o desempenho da combinação foi de até 56,5% superior em relação aos modelos individuais, caso em que obteve um RMSE de 2,86 e um MAPE de 3,70%. A combinação de modelos de séries temporais possibilitou um aumento significativo no desempenho de previsão dos modelos, mas para que se obtenham resultados absolutos satisfatórios, devem-se utilizar modelos previsores que complementem mutuamente a capacidade preditiva. more...

Para el estudio y análisis de la relación entre variables económicas y financieras se han utilizado diversas metodologías. Sin embargo, se desaprovecha una herramienta robusta para el análisis de estas relaciones conocida como la correlación cruzada que fue planteada desde el año 1970 por Box y Jenkins y luego retomada en 1977 por Pierce y Haugh. Esta metodología consiste en identificar y estimar el modelo ARIMA que mejor se ajuste a cada serie y obtener los residuos identificados como ruido blanco; estos constituyen la serie preblanqueada. Finalmente se estima la correlación cruzada entre las series preblanqueadas y se determinan las relaciones de causalidad entre cada par de series. En esta investigación se relacionan cuatro variables fundamentales de la economía con gran impacto en las finanzas de una empresa: Ã�ndice General de la Bolsa de Valores de Colombia, Emerging Markets Bonds Index o Indicador de Bonos de Mercados Emergentes, Tasa Representativa del Mercado y Tasa de Inflación, encontrando evidencia de relaciones instantáneas, unidireccionales y bidireccionales To study and analyze the relationship between economic and financial variables, diverse methodologies have been used. However, a robust tool is used to analyze these relationships, which is known as the crossed correlation proposed since 1970 by Box and Jenkins and later retaken in 1977 by Pierce and Haugh. This methodology consists in identifying and estimating the ARIMA model that best fits each series and obtaining the residues identified as white noise; these constitute the pre-whitened series. Finally, the crossed correlation is estimated among the pre-whitened series and the causality relationships are determined between each series pair. This research relates four fundamental economic variables with great impact on a company's finances: General Index of the Colombian Stock Exchange, Emerging Markets Bonds Index, Representative Market Rate, and Rate of Inflation, finding evidence of instantaneous, unidirectional, and bidirectional relationships Pour l'étude et l'analyse de la relation entre variables économiques et financières, on a utilisé diverses méthodologies. Mais on gaspille un outil robuste pour l'analyse de ces relations, connu comme la corrélation croisée qui fut exposée depuis 1970 par Box et Jekins et puis reprise en 1977 par Pierce et Haugh. Cette méthodologie consiste à identifier et à estimer le modèle ARIMA qui s'ajuste le mieux à chaque série, et obtenir les résidus identifiés comme bruit blanc ; ceux-ci constituent la série pré blanchie. Finalement, on fait une estimation de la corrélation croisée entre les séries pré blanchies et on détermine les relations de causalité entre chaque paire de séries. Cette recherche met en relation quatre variables fondamentales sur le domaine économique et avec un fort impact sur les finances d'une entreprise : Index Général de la Bourse de Valeurs de Colombie, Emerging Markets Bonds Index ou Index d'Obligations des Marchés Émergents, taux représentatif du marché et taux d'inflation, mettant en évidence des relations instantanées, unidirectionnelles et bidirectionnelles more...

This paper studies the consumption of natural gas. In this study, we explore three methods for the prediction. All three are included within forecasting techniques based on time series. These methodologies are the ARIMA model, the transfer function model with one input and model transfer function with two inputs. To evaluate the performance among different models we employ the RMSE., En este proyecto fin de carrera se han estudiado tres metodologías para la predicción del consumo del gas natural. Las tres se engloban dentro de las técnicas de predicción basadas en series temporales. Estas metodologías son: el modelo ARIMA, el modelo de Función de Transferencia con un input y el modelo de Función de Transferencia con dos inputs. Al final, una conclusión después de comparar las tres técnicas mediante el RMSE. more...

Uno de los usos más importantes de las redes neuronales artificiales es el pronóstico de series de tiempo no lineales, aunque los problemas en la construcción del modelo, tales como la selección de las entradas, la complejidad del modelo y la estimación de los parámetros, permanecen sin una solución satisfactoria. La mayoría de los esfuerzos en investigación están orientados a resolver estos problemas. Sin embargo, los modelos emergidos de la estadística podrían ser más adecuados que las redes neuronales para el pronóstico, en el sentido de que el proceso de especificación es basado enteramente en criterios estadísticos. La regresión adaptativa multivariada por tramos (MARS, por su sigla en inglés) es un método estadístico comúnmente usado para resolver problemas no lineales de regresión, y es posible usarlo para el pronóstico de series de tiempo. No obstante, faltan estudios que comparen los resultados obtenidos usando MARS y redes neuronales artificiales, con el fin de determinar cuál modelo es mejor. En este artículo, se pronostican cuatro series de tiempo no lineales usando MARS y se comparan los resultados obtenidos contra los resultados reportados en la literatura técnica cuando se usan las redes neuronales artificiales y la aproximación ARIMA. El principal hallazgo en esta investigación es que, para todos los casos considerados, los pronósticos obtenidos con MARS son inferiores en precisión respecto a otras aproximaciones. One of the most important uses of artificial neural networks is to forecast non-linear time series, although model-building issues, such as input selection, model complexity and parameters estimation, remain without a satisfactory solution. More of research efforts are devoted to solve these issues. However, other models emerged from statistics would be more appropriated than neural networks for forecasting, in the sense that the process of model specification is based entirely on statistical criteria. Multivariate adaptive regression splines (MARS) is a statistical model commonly used for solving nonlinear regression problems, and it is possible to use it for forecasting time series. Nonetheless, there is a lack of studies comparing the results obtained using MARS and neural network models, with the aim of determinate which model is better. In this paper, we forecast four nonlinear time series using MARS and we compare the obtained results against the reported results in the technical literature when artificial neural networks and the ARIMA approach are used. The main finding in this research, it is that for all considered cases, the forecasts obtained with MARS are lower in accuracy in relation to the other approaches. more...

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Submitted by Iolanda Valente (ivalente@iscap.ipp.pt) on 2015-03-23T14:53:24Z No. of bitstreams: 1 TeseMestrado_CarlosBarbosa_FINAL.pdf: 1431118 bytes, checksum: f075fc9ae1e35b2871d25eba751d41bb (MD5) Made available in DSpace on 2015-03-23T14:53:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseMestrado_CarlosBarbosa_FINAL.pdf: 1431118 bytes, checksum: f075fc9ae1e35b2871d25eba751d41bb (MD5) Previous issue date: 2014 more...

ResumenObjetivoDescribir, cuantificar y modelizar las tendencias y variaciones cíclicas de la mortalidad diaria en la Comunidad de Madrid (C.M.).MétodosSe analizaron la tasa bruta de mortalidad diaria y las tasas de mortalidad por sexo, grupos de edad y causas específicas en la C.M. desde el 1 de enero de 1986 al 31 de diciembre de 1991. Se utilizó la Transformada Rápida de Fourier para detectar y cuantificar las periodicidades. La mode-lización de la serie se realizó mediante modelos ARIMA y regresión de Poisson.ResultadosEl análisis espectral realizado indica la existencia de periodicidades en las bajas frecuencias de carácter anual (invernal) y semestral (estival). La primera está constituida por las enfermedades del aparato circulatorio en las mujeres mayo res de 65 años y del aparato circulatorio, respiratorio y digestivo en los hombres mayores de 44. La estacionalidad semestral está relacionada con las muertes por accidente cerebrovascular agudo en las mujeres de 65 y más.ConclusionesLas estacionalidades anual y semestral detectadas soportan la hipótesis de una estrecha relación de la mortalidad con factores ambientales externos.SummaryObjectiveTo describe, estimate and model trends and seasonal variations in daily mortality in the Comunidad ot Madrid, Spain.MethodsOverall mortality rate, as well as gender, age and cause-specific mortality rates between january 1, 1986 and december 31, 1991 were analyzed. A cyclic pattern was detected using fast Fourier transform. Mortality was modelled using ARIMA stochastic models and Poisson regression models.ResultsSpectral analysis detected two statistically significant periodic components (winter-summer). Winter peak was related mainly to an excess in cardiovascular diseases in women aged 65 and over, as well as with cardiovascular, respiratory and digestive diseases in men aged 45 and over. The summer peak was related with women, aged 65 and over with cerebrovascular diseases as the cause of death.ConclusionsThe two cycles detected support the hypothesis of an association between mortality and environmental factors. more...

La literatura reporta varios métodos para la desestacionalización de series de tiempo. En este trabajo se plantea un enfoque para la desestacionalización con base en la teoría y métodos de los modelos ARIMA. Se formula un modelo multiplicativo estacional y se aplica al caso de una variable de clima: el brillos solar observado en una estación meteorológica de la Federación nacional de Cafeteros (Colombia). Se incluye que este enfoque que presenta grandes ventajas para su aplicación en el estudio y análisis de este tipo de variables. more...

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior In the current competitive market, a great part of companies has as the main goal the search for continuous improvement of their products and services. Therefore, the application of statistical methods has great relevance in the quality evaluation, helping in the understanding and monitoring of the processes. In such context, the present study concerns to the use of multivariate control charts in the evaluation of the productive processes in the presence of cross-correlation, which the objective is to verify the continuous casting process stability in the production of still billets by means of Hotelling's T2 multivariate control charts applied in the estimated residual mathematical linear models. Initially, the existence of data autocorrelation was verified, it is necessary the ARIMA modeling, because when it happens, it is necessary to determine the residues and apply multivariate control charts to the residues and not on the original variables. The existence of correlation showed to be meaningful among the variables, being one of the assumptions for the statistical application T2. When the T2 chart instability is verified, it was necessary to identify the variable or the set of variables of steel temperatures in the distributor and in the distributor weight, which are responsible for the instability. Later, the estimated residues were decomposed into principal components, and with the help of the correlation of the original variables and the principal components, the variables which most contributed to the formation of each component were identified. Therefore, it was possible to detect the variables which caused the system instability, once for the steel temperature in the distributor were the T4 and T5, followed by T6, T3, T7 and T2 and for the weight of the distributor, PD4, PD5, PD3, PD6 and PD2, respectively. This way, the estimated residues from the mathematical models, the use of multivariate chart control Hotelling's T2 and the decomposition into principal components which were able to represent the productive process. This methodology allowed the understanding of the behavior of the variables and helped the monitoring of this process, as well as, in the determination of the possible variables which caused the instability in the continuous casting process. No atual mercado competitivo, grande parte das empresas tem como principal objetivo a busca da melhoria contínua dos seus produtos e serviços. Assim, a aplicação de métodos estatísticos apresenta grande relevância na avaliação da qualidade, auxiliando na compreensão e monitoramento de processos. Nesse contexto, o presente estudo aborda a utilização de gráficos de controle multivariados na avaliação do processo produtivo na presença de correlação cruzada, cujo objetivo é verificar a estabilidade do processo de lingotamento contínuo na fabricação de tarugos de aço por meio do gráfico de controle multivariado T2 de Hotelling aplicado nos resíduos estimados de modelos matemáticos lineares. Inicialmente, foi verificada a existência de autocorrelação nos dados, sendo necessária a utilização da modelagem ARIMA, pois quando isso ocorre, deve-se proceder à determinação dos resíduos e aplicar os gráficos de controle multivariados aos resíduos e não nas variáveis originais. A existência de correlação cruzada mostrou-se significativa entre as variáveis, sendo um dos pressupostos para a aplicação da estatística T2. Verificada a instabilidade no gráfico T2, buscaram-se identificar a variável ou conjunto de variáveis das temperaturas do aço no distribuidor e peso do distribuidor, responsáveis pela instabilidade. Posteriormente, os resíduos estimados foram decompostos em componentes principais, e com o auxílio da correlação entre as variáveis originais e as componentes principais, identificou-se as variáveis que mais contribuíram para a formação de cada componente. Assim, foi possível detectar as variáveis causadoras da instabilidade do sistema, sendo que para às temperaturas do aço no distribuidor foram às temperaturas T4 e T5, seguidas de T6, T3, T7 e T2 e para o peso do distribuidor, PD4, PD5, PD3, PD6 e PD2, respectivamente. Deste modo, os resíduos estimados oriundos dos modelos matemáticos, a aplicação dos gráficos de controle multivariados T2 de Hotelling e a decomposição em componentes principais foram capazes de representar o processo produtivo. Esta metodologia possibilitou a compreensão do comportamento das variáveis e auxiliou no monitoramento do processo, bem como, na determinação das possíveis variáveis causadoras da instabilidade no processo de lingotamento contínuo. more...

Los procesos donde interviene la aleatoriedad, son y han sido motivo de estudio debido a su frecuente presencia. En muchos de los casos que se pueden citar, esta aleatoriedad se mani esta en la demanda de un cierto producto: por ejemplo, las compañías tienen que decidir cuánta ropa deben fabricar, cuántos coches, etc. Si la producción supera a la demanda, se generan pérdidas por almacenaje, materias primas utilizadas, mano de obra, : : : Si la producción es bastante menor que la demanda, se crean pérdidas por venta no realizada. Por tanto, en estos procesos, una buena predicción de la demanda es fundamental para optimizar el bene cio de las empresas. La producción y distribución de un bien perecedero cuya demanda es aleatoria, es lo que se va a estudiar en este trabajo. Por tanto, pueden aplicarse a diversos tipos de procesos, resultando útiles para la toma de las decisiones y medidas pertinentes (fabricación de los bienes, venta, etc.). Asimismo, estos sistemas también pueden usarse para prevención, desde el momento que lo que se estudia es el comportamiento en el futuro. La aplicación que se llevará a cabo en este trabajo, será sobre la estimaci ón de la demanda de agua. El agua es un recurso natural incomparable, escaso y estratégico, elemento clave para la vida y el desarrollo social, difí- cilmente se puede exagerar la importancia del agua, es seguramente el más valioso e imprescindible de los existentes en el planeta Tierra. El agua deber ía ser un derecho humano y, sin embargo, 1100 millones de personas carecen de acceso al agua potable. La aparente abundancia del agua en el mundo ha dado la impresión, en el pasado, de que se trataba de un bien inagotable. Era también el más barato. En muchos lugares el agua era gratuita. Una política subsidiada que ha fomentado su derroche, su explotación excesiva, originando problemas de escasez, pérdida de calidad o deterioro medioambiental... more...

Submitted by Iolanda Valente (ivalente@iscap.ipp.pt) on 2015-07-21T12:55:40Z No. of bitstreams: 1 Daniel_Silva_ML_2013.pdf: 1127777 bytes, checksum: e317de5deed15256820f01ca2532fdfb (MD5) Made available in DSpace on 2015-07-21T12:55:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel_Silva_ML_2013.pdf: 1127777 bytes, checksum: e317de5deed15256820f01ca2532fdfb (MD5) Previous issue date: 2013 more...