Suavizamiento
Enviado por martingarciafe • 10 de Noviembre de 2014 • 661 Palabras (3 Páginas) • 249 Visitas
MÉTODOS DE SUAVIZAMIENTO
1. Método de Brown simple
Date: 03/07/14 Time: 02:17
Sample: 1985M12 2014M01
Included observations: 338
Method: Single Exponential
Original Series: H
Forecast Series: SINGLE
Parameters: Alpha 0.8140
Sum of Squared Residuals 9.87E+16
Root Mean Squared Error 17087133
End of Period Levels: Mean 8.75E+08
El parámetro “Alpha” no se encuentra cerca al cero, por lo cual se considera que persisten cambios en el tiempo. Este método de suavizamiento no es el más adecuado para realizar un pronóstico.
Este método supone una serie temporal sin tendencial lo cual no sucede en el comportamiento de esta variable.
2. Método de Brown doble
Date: 03/07/14 Time: 02:43
Sample: 1985M12 2014M01
Included observations: 338
Method: Double Exponential
Original Series: H
Forecast Series: DOUBLE
Parameters: Alpha 0.0940
Sum of Squared Residuals 1.02E+17
Root Mean Squared Error 17375618
End of Period Levels: Mean 8.40E+08
Trend 5849979.
El parametro “Alpha” se encuentra cerca de cero, por lo cual se considera que no persisten cambios de la variable en el tiempo. Este método difiere del anterior por contener el componente de tendencia de la serie. En este sentido, los resultados mejoran respecto al método Brown-simple.
De igual forma que el método del inicio podemos observar que el pronóstico que realiza esta prueba no se ajusta a la serie de tiempo del Consumo de Gobierno, aunque este método supone una serie temporal con tendencia.
3. Método de Holt-Winters
Date: 03/07/14 Time: 02:58
Sample: 1985M12 2014M01
Included observations: 338
Method: Holt-Winters No Seasonal
Original Series: H
Forecast Series: H_W_TENDENCIA
Parameters: Alpha 0.6800
Beta 0.0200
Sum of Squared Residuals 9.24E+16
Root Mean Squared Error 16533226
End of Period Levels: Mean 8.76E+08
Trend 5782980.
4. Método Holt-Winters aditivo
Date: 03/07/14 Time: 03:03
Sample: 1985M12 2014M01
Included observations: 338
Method: Holt-Winters Additive Seasonal
Original Series: H
Forecast Series: H_W_ADITIVO
Parameters: Alpha 0.5300
Beta 0.0300
Gamma 0.9902
Sum of Squared Residuals 1.76E+16
Root Mean Squared Error 7211729.
End of Period Levels: Mean 8.42E+08
Trend 5542513.
Seasonals: 2013M02 8685662.
2013M03 17083408
2013M04 -12175123
2013M05 -7681501.
2013M06 -12871635
2013M07 -18752693
2013M08 -25580545
2013M09 -30390546
2013M10 -23136134
2013M11 3692909.
2013M12 78529394
2014M01 22596804
Holt-Winters aditivo se considera la tendencia y el componente estacional. Lo que puede concluirse es que las constates de suavizacion (α, γ, δ) para la tasa de crecimiento son cero, por lo tanto, las
estimaciones no son distintas de las estimaciones iniciales.
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