Análisis de series temporales : modelos ARIMA

Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio del análisis de series temporales. Puede ser utilizado como libro de texto en algunas de las asignaturas que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas. Los modelos de series temporales ARIMA constituyen el núcleo del contenido de este documento. Estos modelos se basan en la teoría de los procesos estocásticos que se desarrolla en el capítulo 2. Los modelos ARMA estacionarios se explican con detalle en el capítulo 3 y los modelos ARIMA no estacionarios en el capítulo 4. La metodología de modelización ARIMA con las fases de identificación, estimación y contraste de diagnósticos se explica detalladamente en el capítulo 5 y el capítulo 6 se dedica a la predicción. El capítulo 7 trata sobre la especificación de los modelos de series temporales adecuados a los datos estacionales. Por último, el capítulo 8 reúne una colección de ejercicios para el trabajo propio del lector.

Estudios de series temporales demográficas mediante modelos ARIMA de Box-Jenkins: una aplicación a series de la ciudad de Rosario, Argentina

Incluye Bibliografía

Modelos Arima - Arch. Algunas aplicaciones a las series de tiempo financieras

La colección de textos , iniciativa del Departamento de Ciencias Básicas de la Universidad de Medellín y su grupo de investigación SUMMA, incluye en cada número la exposición detallada de un tema matemático en particular, tratado con el rigor que muchas veces no es posible lograr en un curso regular de la disciplina. Las temáticas incluyen diferentes áreas del saber matemático como: álgebra, trigonometría, cálculo, estadística y probabilidades, álgebra lineal, métodos lineales y numéricos, historia de las matemáticas, geometría, matemáticas puras y aplicadas, ecuaciones diferenciales y empleo de softwares matemáticos. Todas las carátulas de la colección vienen ilustradas, a manera de identificación, con diseño de la geometría fractal cuya fuente y origen se encuentra referenciada en las páginas interiores de los textos. La finalidad de esta lección de matemáticas número 9 Modelos Arima-ARCH es proporcionarle al estudiante y lector interesado las herramientas que le permitan tomar decisiones a través de la construcción de los modelos Arima-ARCH para ser aplicados en Ingeniería Financiera, métodos cuantitativos y mercados de capitales, entre otros

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Gestión del riesgo de liquidez en una institución financiera utilizando un modelo híbrido entre la metodología ARIMA y Redes Neuronales Artificiales

En las instituciones financieras, una deficiente gestión del riesgo de liquidez puede ocasionar pérdidas financieras, ya sea por: intereses excesivos de créditos con otras instituciones, venta de activos con precios inferiores al valor del mercado, pérdida de oportunidades de negocios, pérdida de confianza con el depositante e incluso hasta la quiebra de la entidad. Es por esta razón, que el monitoreo de la liquidez se vuelve indispensable para el correcto funcionamiento de un banco, y se motiva al desarrollo de nuevas metodologías para su cuantificación. Si bien la gestión del riesgo de liquidez depende de cada institución bancaria y de su estructura en activos y pasivos, esta investigación se concentra en el análisis de la disminución del pasivo (depósitos) y/o el incremento del activo (cartera) y su afectación a los niveles de liquidez. Con este antecedente, para determinar la posición futura de liquidez de la institución investigada, se analiza las necesidades de fondos (obtenidas con la proyección de los depósitos) y la fuente de recursos (proyección de la cartera de créditos), permitiendo determinar superávits o déficits futuros de liquidez. En realidad el planteamiento es un monitoreo de la liquidez con un vista hacia el futuro, facilitando la toma de decisiones para mantener y controlar el nivel de liquidez requerido por la institución. Para cumplir con el objetivo de predicción, se pone a prueba una metodología alternativa para la proyección de series temporales, la cual combina los resultados de los modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales. Con el modelo ARIMA se estima la relación lineal entre los rezagos propios de la serie, mientras que con las Redes Neuronales Artificiales se estima el componente no lineal que la estimación ARIMA no pudo captar. Los resultados son comparados con los obtenidos por las dos metodologías por separado. Se concluye que el modelo híbrido propuesto tiene mayor exactitud al estimar ambas series temporales.

Técnicas de predicción económica

Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Deteção e previsão de falhas em equipamentos de produção industrial

As empresas nacionais deparam-se com a necessidade de responder ao mercado com uma grande variedade de produtos, pequenas séries e prazos de entrega reduzidos. A competitividade das empresas num mercado global depende assim da sua eficiência, da sua flexibilidade, da qualidade dos seus produtos e de custos reduzidos. Para se atingirem estes objetivos é necessário desenvolverem-se estratégias e planos de ação que envolvem os equipamentos produtivos, incluindo: a criação de novos equipamentos complexos e mais fiáveis, alteração dos equipamentos existentes modernizando-os de forma a responderem às necessidades atuais e a aumentar a sua disponibilidade e produtividade; e implementação de políticas de manutenção mais assertiva e focada no objetivo de “zero avarias”, como é o caso da manutenção preditiva. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho consiste na previsão do instante temporal ótimo da manutenção de um equipamento industrial – um refinador da fábrica de Mangualde da empresa Sonae Industria, que se encontra em funcionamento contínuo 24 horas por dia, 365 dias por ano. Para o efeito são utilizadas medidas de sensores que monitorizam continuamente o estado do refinador. A principal operação de manutenção deste equipamento é a substituição de dois discos metálicos do seu principal componente – o desfibrador. Consequentemente, o sensor do refinador analisado com maior detalhe é o sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador. Os modelos ARIMA consistem numa abordagem estatística avançada para previsão de séries temporais. Baseados na descrição da autocorrelação dos dados, estes modelos descrevem uma série temporal como função dos seus valores passados. Neste trabalho, a metodologia ARIMA é utilizada para determinar um modelo que efetua uma previsão dos valores futuros do sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador, determinando-se assim o momento ótimo da sua substituição e evitando paragens forçadas de produção por ocorrência de uma falha por desgaste dos discos. Os resultados obtidos neste trabalho constituem uma contribuição científica importante para a área da manutenção preditiva e deteção de falhas em equipamentos industriais.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.

Medidas de riesgo, características y técnicas de medición: una aplicación del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia

Este texto describe en detalle diversas metodologías que permiten calcular dos medidas utilizadas para cuantificar el riesgo de mercado asociado a un activo financiero: el valor en riesgo VAR y el Expected Shortfall (ES). Los métodos analizados se basan en técnicas estadísticas apropiadas para el caso de series financieras, como son los modelos ARIMA, GARCH y modelos basados en la teoría del valor extremo. Estas metodologías se aplican a las variaciones diarias de la tasa interbancaria de Colombia para el período comprendido entre 1995 y 2004. Los conceptos utilizados en este texto suponen que el lector esté familiarizado con algunos elementos básicos de estadística, series de tiempo y finanzas. Se trata, por tanto, de un texto escrito para estudiantes de economía y finanzas de últimos cursos de pregrado, maestría y para profesionales interesados en el tema.

Análisis del comportamiento de la inflación trimestral en Colombia bajo cambios de régimen: Una evidencia a través del modelo "Switching" de Hamilton.

Este trabajo tiene como propósito estudiar la evolución de la inflación trimestral en Colombia, durante el período comprendido entre 1954 y 1996, a través de la metodología de Hamilton(1989) y segundo presentar algunos conceptos relacionados con dicha metodología, la cual introduce cambios de régimen en el análisis convencional de series de tiempo. En general, esta metodología permite estimar modelos ARIMA con parámetros o varianzas cambiantes en el tiempo. En este caso, tales cambios en el modelo de la inflación se suponen asociados a posibles regímenes distintos donde la inflación presenta cambios en su nivel o en su variabilidad. Esta modelación posibilita el reconocimiento de los distintos regímenes a través del tiempo (por ejemplo dos regímenes: inflación alta e inflación baja) en lo referente a su tiempo promedio de duración y a la probabilidad asociada de cada uno de ellos, es decir, la probabilidad de estar en un régimen particular en un momento dado del tiempo. Las probabilidades de transición estimadas, permiten concluir, por ejemplo, que al estar en un régimen de inflación trimestral moderado, la probabilidad de permanecer en éste es muy alta (0.94), en tanto que pasar de éste a un régimen de inflación promedio alta tiene una probabilidad de (0.05), la cual es cinco veces mayor que la estimada para la transición de moderada a baja (0.01). Adicionalmente, se puede observar que la máxima probabilidad de permanecer en un mismo régimen se tiene en aquel caracterizado como de inflación y variabilidad moderadas.

Propuesta de reforma al cálculo de volatilidad de la norma de liquidez estructural del sistema financiero ecuatoriano

El presente estudio está dirigido al análisis del cálculo de volatilidad de la norma de liquidez estructural del sistema financiero ecuatoriano, tomando en consideración, que hace más de una década que se emitió la respectiva normativa, no ha sufrido cambios de fondo, no obstante de que el riesgo de liquidez al que se encuentran expuestas las instituciones financieras, y en particular la banca privada en el Ecuador materia de este estudio, es el de mayor sensibilidad e impacto en la sociedad. Dentro de este contexto, se realizó un análisis del marco teórico de la volatilidad, con la finalidad de identificar, las metodologías de valor en riesgo utilizadas, la forma de cálculo aplicado en países vecinos como Perú y Colombia y, la simulación de diferentes escenarios de horizontes de tiempo e intervalos utilizados para el cálculo de rendimientos, esto último, con el propósito de justificar un mayor requerimiento de liquidez, en resguardo de las amenazas a las que se encuentra expuesta la banca privada, por el retiro de recursos de los depositantes y de eventos que le pueden impactar adversamente del entorno económico; adicionalmente, se analizan las distribuciones de frecuencias de las series de activos líquidos y fuentes de fondeo para el período enero 2007 a septiembre 2014, con el propósito de identificar, si cumplen con la teoría de límite central, y descartar de que exista el fenómeno de heterocedasticidad condicionada, para ello necesariamente, hubo que aplicar los modelos Arima y Garch. Concluye el estudio, con la cuantificación de pérdidas esperadas, propuesto a través de un ajuste al cálculo de volatilidad, estimado a través de la Simulación de Montecarlo y de la incorporación de un riesgo adicional identificado en el rubro de activos líquidos y de aspectos que debería incorporar la normativa, a efectos de establecer umbrales de riesgo e indicadores que permitan realizar un monitoreo prudencial de los componentes de la liquidez de los bancos privados y establecer resguardos para épocas en decadencia.

A inércia da inflação no regime de metas: os casos da Nova Zelandia, Reino Unido e Brasil

O objetivo da dissertação é avaliar o impacto da adoção do regime de metas na inércia da inflação. A inércia é analisada de acordo com procedimentos tradicionalmente adotados na literatura, através de modelos ARIMA. Em virtude das metas de inflação não serem imutáveis ao longo do tempo, propõe-se uma metodologia para se medir a inércia da taxa de inflação, onde esta possui dois componentes: a tendência e a parte transitória. A inércia da inflação será, então, medida pelo coeficiente com que a taxa de inflação converge para sua taxa de longo prazo.