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The present study compares the accuracy of automatic univariate time series forecasting methods for the value of the National Consumer Price Index of Mexico, for which monthly data from 1969 to 2021 are used. Two of the main methods are presented in the study area: 1) The Exponential Smoothing State Spatial Models (ETS) and 2) The Autoregressive Integrated and Moving Average (ARIMA) models. A computational algorithm is developed for the identification of a data generating process to estimate the optimal parameters. The second method presents a better performance in the calculation of the predicted values. The results show the usefulness of automatic forecasting methods when proper procedures are followed. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Bee (Apis mellifera L) honey is one of the oldest foods that humans have used. Since ancient times, it has been used as a healthy product due to its sweetening and healing properties. In 2020, Mexico produced 54 121 tons (Mg), which ranked the country as the tenth largest producer in the world. The hypothesis was that current honey prices can be explained by previous prices and that they influence the increase in the population of hives and the production of honey in Mexico. To test this hypothesis, the objective of this research was to develop a forecast model for the annual average prices of honey in Mexico (AAPH). The data comprised the 1966 to 2019 prices and the Box-Jenkins methodology of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), with and without intervention, was used. The parameters of the models were estimated with the maximum likelihood method of the SAS® software, while the structural change was calculated with the corresponding library (strucchange) of the R software. A model based on the AAPH series was adapted for the 1966-2019 period and validated with data from 2018 and 2019. The series presents five periods of trend structural changes of AAPH: 1966-1985; 1986-1995; 1996-2003; 2004-2008; and 2009-2019. The best estimated model without intervention was ARIMA (1, 1, 1) and the best model with intervention was ARIMA (1, 1, 0), which indicates that the prices of previous years can explain the AAPH. The predictions had a mean absolute percentage error (MAPE) of 8.16 % for the model without intervention and 4.02 % for the model with intervention. Both estimated models suggested that the AAPH have an upward trend in the medium term. The ARIMA model with intervention provided a more accurate estimation of the AAPH and information to plan and make decisions for the next five years. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

En este trabajo se genera un abanico de pronósticos del tipo de cambio peso-dólar a través de un modelo ARIMA(1,1,1) en el periodo 2016-2017, dicho modelo que se aplica al tipo de cambio peso-dólar se estima de diversas maneras mediante el uso de ventanas temporales deslizantes; asimismo, se identifica la existencia de problemas de cambio estructural y se propone un ajuste óptimo al modelo ARIMA(1,1,1) propuesto, lo cual permite mejorar el pronóstico. La evidencia empírica resalta lo complejo que es realizar un pronóstico con datos que tienen un comportamiento cambiante a través del tiempo y que presentan además problemas de cambio estructural; en este sentido es recomendable utilizar mecanismos que ayuden a perfeccionar el pronóstico como en este caso lo fue el uso de ventanas temporales deslizantes y la propuesta de cambio estructural. Se concluye que el pronóstico a 30 días, tanto de ventanas deslizantes como de ventanas deslizantes crecientes por la derecha, es viable, ya que con un intervalo de confianza del 95% se tienen 12 registros de 30 dentro del rango del valor real del tipo de cambio peso-dólar.

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En este trabajo se ha modelado el turismo emisivo y receptivo que experimentó Chile para el período 2000-2018. Se han utilizado modelos de regresión lineal con variables dicotómicas y los modelos ARIMA con componente estacional para modelar las series y evaluar sus errores en los pronósticos. Los resultados muestran que los modelos ARIMA con componente estacional permiten modelar y realizar pronósticos de las series que recogen adecuadamente la dinámica de crecimiento y su comportamiento estacional con un menor error en el corto plazo.

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El sector agrícola juega un papel importante en la economía de todos los países. La actividad agrícola en la región de Piura, es una actividad fundamental para su desarrollo. El primer objetivo del estudio fue identificar, estimar y validar el modelo ajustado para pronosticar la producción de Limón y plátano. El segundo fue realizar el pronóstico de la producción del limón y plátano para el periodo 2020M10 hasta 2022M09. Para concretizar los objetivos se utilizó la metodología de Box y Jenkins. La base de datos proviene del Banco Central de Reserva del Perú sede Piura y se consideraron datos mensuales entre los años 1999M01 y 2020M09. En los pronósticos se evidenciaron la presencia de quiebre estructural para la producción del plátano, en los pronósticos de la producción del limón se detectó presencia de estacionalidad en la serie. Luego del cumplimiento de supuestos el mejor modelo ajustado de promedio móvil integrado autorregresivo de Box-Jenkins para la producción del limón es un SARIMA y para la producción del plátano es un ARIMA. Los resultados pueden ser utilizados para tomar decisiones a investigadores, productores y empresarios del sector agrícola de la Región de Piura.

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Se realizó una investigación para contar con una forma de estimación de la demanda de semilla de híbridos 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.

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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.

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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

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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.

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.

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.

Este estudio indaga la productividad en educación multicultural en base a una lista de documentos incluidos en dos bases del Institute for Scientific Information (ISI) de Filadelfia: Social Sciences Citation Index y Arts & Humanities Citation Index, durante el periodo 1956-2003. Se ofrecen una serie de indicadores cienciométricos relativos a diacronía, productividad personal e institucional, revistas editoras y patrones de citación, los cuales permiten describir la producción internacional en este campo educativo y establecer inferencias evaluativas sobre el mismo.

Objetivo: Evaluar y describir la evolución de la mortalidad por homicidio en la ciudad de Medellín, Colombia, durante el período 1975-2003. Método: Se estudiaron las defunciones por homicidio ocurridas durante el período comprendido entre enero de 1975 y diciembre de 2003. Con ayuda del programa SSS1 se efectuó un análisis de series temporales utilizando procedimientos iterativos de construcción de modelos ARIMA. Resultados: La tasa promedio mensual de mortalidad por homicidio fue de 13,2 x 10(5) (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. Conclusión: Se encontró una clara variación estacional anual 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.Objective: To describe and evaluate homicide mortality trends in the city of Medellin, Colombia, between 1975 and 2003. Method: Deaths 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. Results: The mean monthly homicide mortality rate was 13.2 x 10(5) (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. Conclusions: Marked annual seasonal variation was found in mortality from homicide in the city of Medellín. The highest rates were found in the month of December.

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.

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.

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FUNDAMENTO: En este trabajo se trata de establecer, respecto al servicio de urgencias del hospital Juan Catalejo de A Coruña, las posibles asociaciones entre el número de ingresos por causas orgánicas, cardiovasculares y respiratorias, y las variables meteorológicas introducidas como variables exógenas con el fin de elaborar un modelo de predicción. MÉTODOS: Se utilizó la metodología de Box-Jenkins para obtener modelos ARIMA univariados de las series temporales consideradas. Se establecen funciones de correlación cruzada (FCC) entre las series de residuales que permitan establecer pesos y retrasos entre las variables, para una posterior modelización mediante modelos ARIMA multivariantes que incluyen variables ambientales. El periodo de tiempo estudiado fue de 1994 a 1996. RESULTADOS: Los ingresos urgentes por causas orgánicas aumentan significativamente entre 0 y 2 días después de un ascenso de la temperatura ambiental. Los ingresos por causas respiratorias se asocian con los descensos de temperatura con 10-14 retrasos, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven aumentados significativamente por el calor a largo plazo (10 retrasos). En mayores de 65 años se registran, además, aumentos significativos de los ingresos urgentes por causas circulatorias, en relación con el frío, a corto plazo. Los modelos ARIMA multivariantes que contemplan el efecto de variables ambientales ofrecieron un mejor ajuste para todas las variables de ingresos. CONCLUSIONES: El número de ingresos en el servicio de urgencias en el Complejo Hospitalario Juan Canalejo de A Coruña por causas orgánicas, respiratorias y circulatorias, presenta un patrón de comportamiento estacional. Los ingresos por causas respiratorias están asociados al descenso de la temperatura ambiental, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven afectados fundamentalmente por el calor, aunque también por el frío, en mayores de 65 años. Los modelos ARIMA multivariantes, incluyendo variables climatológicas, ofrecen un sistema de predicción de ingresos en función de dichas variables que puede ser útil desde el punto de vista de la gestión hospitalaria.

Se pronosticó, a corto plazo, la producción de leche por modelos ARIMA, en un estudio de caso en la Unidad Básica de Producción Cooperativa “Maniabo", de la provincia Las Tunas, en Cuba. Se utilizaron los datos de producción de leche mensual del período 2000-2010. Se utilizaron gráficas de ploteo horizontal y Box-Plot, para el análisis descriptivo de la serie y para encontrar la tendencia al suavizamiento polinomial. Con la aplicación de los períodogramas, se confirmaron los picos notables en los movimientos periódicos de la serie, la significación de una frecuencia y además, se detectó la estacionalidad, descrita con los índices estacionales. Se determinaron las correlaciones con la serie diferenciada y se estimaron los parámetros p y q del modelo. El mejor modelo ajustado fue un ARIMA (1,0,3) x (0,1,0) 12, con constante. Se pronosticó y se validó la producción de leche para el 2011. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

This paper had as basic objective analyze possible persistence on the short term of the stock returns traded on the Brazilian capital market, in this case, on the São Paulo Stock Exchange (Bovespa). The hypothesis was that winner stocks remains winners and loser stocks trend maintain its returns under of the market return's media at the period of six months, in a strategy based on momentum effect. This supposition was made having as base the impulsive investor's beha-vior in front of stocks with high liquidity, being this calculated for volume in money and supposing that be a relevant variable for the maintenance of good return's results at the short term. With the purpose to analyze this strategy were formed nine portfolios of stocks classified according to volume on the categories high, medium and low and each other subdivided in groups of winners, medium and losers according to monthly medium return. The formation corresponded to a semiannual period, from October 1994 to March 2011, being the stocks classified according to portfolios formed with basis in volume in money and cumulative abnormal return. According to analysis of portfolios performance after six months (from April 1995 to September 2011), was evaluated the hypo-thesis of that stocks with high returns in a recent past continuum giving good return's results on the short term, especially six months of formation and analy-sis semiannual subsequently. Was verified through time series analysis that was recommended the maintenance of stocks with low volume in portfolio by at least three months. The cross section analysis lead to a multifactor version of the CAPM's model consisting of the lagged return's incorporation and of the volume's natural logarithm, being after rotated the data panel regression. The results con-firmed that winner stocks with low liquidity and intermediate volume were the best investment's options in Brazil. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Las redes neuronales artificiales son una importante técnica en el pronóstico de series de tiempo no lineales. Sin embargo,el entrenamiento de las redes neuronales es una tarea difícil, a causa de la presencia de muchos puntos óptimos localesy a la irregularidad de la superficie de error. En este contexto, es muy fácil obtener modelos sub-entrenados o sobreentrenadossin poder de pronóstico. Así, los investigadores y los profesionales necesitan contar con criterios para detectaresta clase de problemas. En este artículo, se demuestra que el uso de metodologías bien conocidas en el pronóstico deseries de tiempo lineales, tales como la metodología de Box-Jenkins o los modelos de suavizado exponencial, son valiosasherramientas para detectar modelos de redes neuronales mal especificados.