El suavizado exponencial en el pronóstico de series no estacionarias.

Contenido principal del artículo

Mercedes del Carmen Franco Rodríguez
EfraínVelasteguí López

Resumen

El turismo es uno de los sectores más dinámicos de la economía cubana y una de sus principales fuentes de ingreso. A partir del mes de mayo del 2019 el arribo de visitantes a Cuba ha comenzado a desacelerarse como resultado del recrudecimiento del bloqueo. Los efectos inmediatos de la puesta en vigor del Título III de la Ley Helms Burton han provocado una desaceleración del crecimiento del número de visitantes y de los ingresos en los últimos meses. En términos estadísticos estos efectos se traducen en un cambio de tendencia en la serie de visitantes que se caracteriza además por su marcada estacionalidad. El estudio aborda técnicas econométricas para la desestacionalización de la serie y la búsqueda de pronósticos en el corto plazo que garanticen el mínimo error. Se utiliza el Suavizado exponencial específicamente el Modelo Multiplicativo Winter para proyectar el comportamiento del arribo de visitantes. Los pronósticos de la serie son una importante herramienta para los decisores del sector que se enfrentan a un entorno dinámico y de gran incertidumbre.

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Cómo citar
Franco Rodríguez, M. del C., & Velasteguí López, E. (2020). El suavizado exponencial en el pronóstico de series no estacionarias. Ciencia Digital, 4(1), 97-110. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v4i1.1073
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

Mercedes del Carmen Franco Rodríguez, Universidad de la Habana

Doctora en Ciencias Económicas. Profesora Titular de la Facultad de Turismo de la Universidad de la Habana

Citas

Aguilar. R, Garcia. A, Vidal. P (2009). Elementos de Econometría. Aplicaciones para Cuba.
Anderson, T. W. (1971). The statistical analysis of time series. Hohn Wiley & Sons. New York.
Anuario Estadístico de Cuba 2017 (2018). Oficina Nacional de Estadística e Información.
Anuario Estadístico de Cuba 2018 (2019). Oficina Nacional de Estadística e Información.
Box, G.E.P; Jenkis, G.M; Reinsel, G.C. (1994). Time series analysis: Forecasting and control. (Third Edition) Prentice Hall.
Brown, R. (1963). Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Prentice-Hall. New Jersey.
Caballero, P; Rosales, S; Alfonso, G (2017). Economía Cubana: Desafíos de su desarrollo. Instituto Nacional de Investigaciones Económicas (INIE).
Gras, J. A. (Ed.). (2001). Diseños de series temporales: técnicas de análisis (Vol. 46). Edicions Universitat Barcelona.
Mauricio, J. A. (2007). Análisis de series temporales. Universidad Complutence de Madrid.
Peña, D. (1989). Estadística (Modelos y Métodos 2): Modelos Lineales y Series Temporales (Segunda Edición), Alianza Editorial.
Pérez, C. (2006). Problemas Resueltos de Econometría. Universidad Complutense de Madrid, Thomson.
Wooldridge, J.M (2006). Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno, (2nd edition), Thomson.

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