Gracias por elos videos... estan espectaculares "Claros, precisos y concisos"... Pregunta: Si genero un pronostico utilizandp Ln( ) y lo diferencio, el pronostico seria diferencias de LN() por lo tanto debo llevarlo a nivel. Como se realizaria? La anterior pregunta resulta que al devolverse los valores proyectados en nivel difieren al calcularlo por dierencias Ln() Busco en un super libro de Wooldridge - Introducción a la econometria y referencia en la pag 212 ... "Esto no funciona; en realidad subestimará de manera sistematica el valor esperado de y." Esta pregunta la he buscdo pero no encuentro la manera que sea por diferencias LN() o preciccion generen el mismo valor... Gracias
Hola Tayde, si se puede utilizar este tipo de modelos aunque, dependiendo de la naturaleza de los datos, se puede ajustar más a especificaciones de corte transversal o panel. Incluso, creo que el análisis se presta bastante bien para minería de datos. Procuraré subir posteriormente videos de minería, gracias por pasar al canal :)
Hola James, más que las variables, es importante que tu serie de tiempo tenga una buena cantidad de observaciones y vayas realizando pruebas para determinar su orden de integración y proceso AR MA que mejor caracteriza la serie ;)
Muchas gracias, te dejo este link donde puedes descargar material de finanzas, en la sección de libros, está el de Box y Jenkins o bien, te sugiero el de Chris Brooks que en particular me gusta mucho para econometría financiera: sites.google.com/view/economiafinanciera/principal?authuser=0
Hola Miguel. A manera de sugerencia, puedes empezar por el de estacionariedad y caminatas aleatorias (se aterrizan muy bien los conceptos viendo el ejercicio en R), posteriormente el de histogramas y antes de ARIMA, el de raíces unitarias. Gracias por pasar al canal :)
¿Que pasa si al determinar el modelo con las AR y MA detectadas a partir del correlograma siendo significativas al 95% el modelo no cumpliera con una distribución normal de acuerdo con la probabilidad del jarque bera? ¿Puede haber errores en el pronóstico por no cumplir con el supuesto de normalidad? Me pasa mucho que aunque detecto bien la raíz unitaria para que a partir de allí detecte los AR y MA en el correlograma mi modelo no cumple con el supuesto de normalidad tanto en modelos ARIMA y SARIMA (en estos últimos procuro detectar la estacionalidad y corregirla) al mismo tiempo agrego variables dummy para corregir las perturbaciones que pudiera haber en los residuos del modelo detectado
Hola Lennart, al ser modelos de series de tiempo, se aconseja trabajar con la mayor cantidad de datos disponibles para mejorar los pronósticos. Realmente, con 50 datos podría ser suficiente pero con los ARIMA pierdes grados de libertad a partir de los rezagos que que puedan incluir. Te sugiero que al menos utilices 100 datos para tener resultados confiables.
Que maravilla de vídeo, todo muy muy claro. Muchísimas felicidades por este trabajo y gracias!!😄
Gracias :)
Es una Joya JOYA tu video, MIL MIL GRACIAS ANA!!! te mereces un chocolatito. 😃😃😃😍😍😍
Me encanta la idea del chocolatito, gracias ;)
me salvo su video maestra, muchas gracias
Me encantó el video, lo explicas muy sencillo gracias
Gran explicación!!, muchas gracias!!!, excelente trabajo!!!
Gracias! Me ayudo mucho a entender :D
Eres la mejor!
Tu eres la mejor 🤓
Muchas gracias por tu respuesta!!!
buen vidéo, siga así!!
Gracias por elos videos... estan espectaculares "Claros, precisos y concisos"...
Pregunta:
Si genero un pronostico utilizandp Ln( ) y lo diferencio, el pronostico seria diferencias de LN() por lo tanto debo llevarlo a nivel.
Como se realizaria?
La anterior pregunta resulta que al devolverse los valores proyectados en nivel difieren al calcularlo por dierencias Ln()
Busco en un super libro de Wooldridge - Introducción a la econometria y referencia en la pag 212 ... "Esto no funciona; en realidad subestimará de manera sistematica el valor esperado de y."
Esta pregunta la he buscdo pero no encuentro la manera que sea por diferencias LN() o preciccion generen el mismo valor...
Gracias
Puedes tratar de regresarlo con una exponencial y después a través de una suma acumulada para aproximar el resultado a los valores reales.
Excelente video¡¡¡
Muchas gracias :)
Este tipo de modelos se puede utilizar para predicciones electorales .Es decir, comportamiento de los votos a futuro?
Hola Tayde, si se puede utilizar este tipo de modelos aunque, dependiendo de la naturaleza de los datos, se puede ajustar más a especificaciones de corte transversal o panel. Incluso, creo que el análisis se presta bastante bien para minería de datos. Procuraré subir posteriormente videos de minería, gracias por pasar al canal :)
Muchas gracias, una duda que variables son mejores para aplicar el modelo Arima?
Hola James, más que las variables, es importante que tu serie de tiempo tenga una buena cantidad de observaciones y vayas realizando pruebas para determinar su orden de integración y proceso AR MA que mejor caracteriza la serie ;)
hola muchas gracias,,, me gusta mucho como explicas,,, cuando tienen sesion de mercado ??
Muchas gracias, esperamos en septiembre iniciar con sesiones de mercado cada semana
excelente video
Gracias! 😊
Hola, excelente explicación! Qué libro recomiendas para revisar este tema completo de ARIMA?
Muchas gracias, te dejo este link donde puedes descargar material de finanzas, en la sección de libros, está el de Box y Jenkins o bien, te sugiero el de Chris Brooks que en particular me gusta mucho para econometría financiera: sites.google.com/view/economiafinanciera/principal?authuser=0
Consulta : cuál es la secuencia de los videos ARIMA?
Hola Miguel. A manera de sugerencia, puedes empezar por el de estacionariedad y caminatas aleatorias (se aterrizan muy bien los conceptos viendo el ejercicio en R), posteriormente el de histogramas y antes de ARIMA, el de raíces unitarias. Gracias por pasar al canal :)
¿Que pasa si al determinar el modelo con las AR y MA detectadas a partir del correlograma siendo significativas al 95% el modelo no cumpliera con una distribución normal de acuerdo con la probabilidad del jarque bera?
¿Puede haber errores en el pronóstico por no cumplir con el supuesto de normalidad?
Me pasa mucho que aunque detecto bien la raíz unitaria para que a partir de allí detecte los AR y MA en el correlograma mi modelo no cumple con el supuesto de normalidad tanto en modelos ARIMA y SARIMA (en estos últimos procuro detectar la estacionalidad y corregirla) al mismo tiempo agrego variables dummy para corregir las perturbaciones que pudiera haber en los residuos del modelo detectado
Hola Alexis, ya platicamos de estos temas por inbox :), me dices si requieres info adicional
@@AnaMetriks si, muchas gracias 😁
Muchas gracias, saludos.
Una consulta, tengo un modelo donde tengo 19 datos disponibles, entonces no sería tan consistente los resultados?
Tal vez sea más conveniente algún modelo de corte transversal o panel. De igual forma cuentan con sus pruebas de validación.
Con cuántos datos se debería trabajar?
Hola Lennart, al ser modelos de series de tiempo, se aconseja trabajar con la mayor cantidad de datos disponibles para mejorar los pronósticos. Realmente, con 50 datos podría ser suficiente pero con los ARIMA pierdes grados de libertad a partir de los rezagos que que puedan incluir. Te sugiero que al menos utilices 100 datos para tener resultados confiables.
por favor, en español cómo se dice? rezago o resago? es que no entiendo su acento?
Rezago ;)