Intervalos de predicción para pronósticos no paramétricos de la inflación colombiana.

• Autores: Fabio Guacaneme
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 3, Nº. 1, 2010, págs. 49-66
• Idioma: español
• DOI: 10.15332/s2027-3355.2010.0001.03
• Títulos paralelos:
  • Prediction intervals for nonparametric forecasting of colombian inflation.
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• Resumen
  • español

    Este trabajo contiene los resultados de algunas aplicaciones del suavizamiento Kernel. Se presentan resultados del suavizamiento para la serie de la inflación total colombiana; predicciones múltiples pasos adelante en base a los predictores denominados media y mediana condicional, las predicciones generadas son comparadas con un modelo ARIMA, un modelo STAR y con redes neuronales; finalmente, se comparan los intervalos de predicción del modelo ARIMA con la técnica no paramétrica. Se encuentra que los intervalos de la segunda técnica son mejores en el periodo de tiempo evaluado.

  • English

    This paper contains one of the Kernel smoothing applications. It shows Colom bian total inflation’s smoothing results; multi-steps-ahead forecast, based on Mean and Median conditional predictors, the forecast generated are compared with an ARIMA and STAR models and with neuronal networks; finally the intervals of prediction of ARIMA model using nonparametric methods are compared. It found that the intervals using the second method are better in the period of evaluated time.

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