Transformación de la serie temporal:
Modelo univariado:
- ARIMAx
- Funciones de transferencia
- Suavizado exponencial
- Componentes estructurales no observados
- Filtro Hodrick-Prescott
- Suavizado de spline
Modelo multivariado:
Modelo no lineal:
- ALQUITRÁN
- ARCO
- GARCIA
- Volatilidad estocástica
- Puntuación condicional dinámica
- Puntuación autorregresiva generalizada
- Componentes multiplicativos no observados
Otros :
Modelo genético:
Transformación y descomposición:
- Registro y caja-Cox
- De tendencia
- Desestacionalización
- Autocorrelación
- Prueba de Cox-Stuart
- transformada wavelet
- Transformada de Fourier
- STFT
- D.W.T.
- CWT
- Prueba de Dickey-Fuller
Elección de variables y modelos:
Validación:
Medición dependiente de la escala:
Porcentaje :
En términos relativos:
Modelo bayesiano:
- Puntuación predictiva logarítmica fuera de muestra multiplicada por K
- Valor en riesgo fuera de muestra
- Déficit esperado
- CRPS
- puntuación de registro
Índice de rendimiento:
Contenido
PalancaPredicción y pronóstico/pronóstico
El pronóstico y la predicción son métodos utilizados para estimar resultados futuros, pero difieren en varios aspectos clave. Los pronósticos se basan en gran medida en datos históricos y métodos estadísticos para hacer conjeturas fundamentadas sobre las tendencias futuras. Por el contrario, la predicción implica hacer conjeturas o proyecciones fundamentadas sin depender de estos factores.
Sin embargo, ambos enfoques comparten el supuesto más importante de los modelos predictivos: que las tendencias y patrones pasados continuarán en el futuro.
Aunque los resultados futuros se pueden predecir y pronosticar basándose en datos pasados, esto no siempre es cierto. Como tal, las empresas deben evaluar y actualizar continuamente sus procesos de previsión y pronóstico para adaptarse a la dinámica cambiante del mercado y los avances tecnológicos.
Dicho esto, estas son algunas de las principales diferencias entre predicción y pronóstico:
Definición
- La previsión es el proceso de estimar eventos o tendencias futuros basándose en datos históricos y métodos estadísticos. Esto implica analizar patrones y tendencias en datos pasados para hacer conjeturas fundamentadas sobre resultados futuros.
- La predicción consiste en hacer una conjetura o proyección fundamentada sobre un resultado específico sin depender de datos históricos o métodos estadísticos.
escala temporal
- El pronóstico temporal generalmente se enfoca en predecir resultados durante un período de tiempo más largo, y a menudo involucra tendencias y patrones que ocurren durante meses, años o incluso décadas.
- Las predicciones pueden ser más a corto plazo e inmediatas, y a menudo se utilizan para estimar resultados en el futuro cercano, hasta un año.
Hipótesis
- Los pronósticos se basan en gran medida en datos históricos y métodos estadísticos, suponiendo que las tendencias y patrones pasados continuarán en el futuro.
- Las predicciones pueden implicar suposiciones basadas en opiniones de expertos, corazonadas o juicios subjetivos, sin depender necesariamente de datos históricos.
Precisión
- La previsión tiene como objetivo proporcionar una estimación más precisa de los resultados futuros.
- Las predicciones pueden ser menos precisas debido a que se basan en juicios y suposiciones subjetivos.
Objetivo
- El pronóstico se utiliza para planificación estrategia, presupuestación, asignación de recursos y gestión de riesgos. Ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos históricos y proyecciones estadísticas.
- Las predicciones se pueden utilizar en meteorología, predicciones deportivas o predicciones de mercado, donde las opiniones o suposiciones subjetivas desempeñan un papel.