Predicción mediante modelos AFIRMA y FOU de energía afluente

Autores

  • Juan Kalemkerian Universidad de Montevideo, Uruguay

Palavras-chave:

Modelos ARFIMA, Ornstein-Uhlenbeck fraccionarios, Memoria larga

Resumo

En este trabajo se estudian predicciones a partir de modelos ARFIMA y FOU para la serie de datos semanales de energía afluente generada por las represas hidroeléctricas de Uruguay entre 1909 y 2012. Se describe la serie de datos, y mediante la estimación del exponente de Hurst se muestra la conveniencia de modelar a través de procesos de memoria larga. Se presentan dos familias de modelos de series de tiempo de este tipo, los ARFIMA y los FOU (Ornstein-Uhlenbeck fraccionarios). Se estiman sus parámetros y se compara el rendimiento de los mismos teniendo en cuenta su poder predictivo.

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Publicado

2017-11-01

Como Citar

[1]
J. Kalemkerian, “Predicción mediante modelos AFIRMA y FOU de energía afluente”, Memoria investig. ing. (Facultad Ing., Univ. Montev.), nº 15, p. 109–124, nov. 2017.

Edição

Seção

Artigos