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OPTIMIZACIÓN DE PARÁMETROS Y DE VALORES DE INICIO PARA EL MODELO DE HOLT BASADO EN SEÑALES DE RASTREO (PARAMETER AND INITIAL VALUES OPTIMIZATION FOR HOLT MODEL BASED ON TRACKING SIGNALS)

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dc.contributor.authorAlberto Castro, Carlosspa
dc.contributor.authorUribe, Diana Ceciliaspa
dc.date.accessioned2013-11-07 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:17:11Z
dc.date.available2013-11-07 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:17:11Z
dc.date.issued2013-11-07
dc.description.abstractLos modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización. En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempeño histórico. Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modelo.Abstract: Time series models are quantitative techniques commonly used to forecast the behavior of variables. These models include the exponential smoothing with trend or Holt model that requires the definition of the smoothing constants a and b and the initialization values, both required for the model upgrade. This paper proposes a different way to obtain the parameter values and initial conditions of the Holts model, optimizing the tracking signal range (TSR), in order to achieve a more robust model from the viewpoint of accuracy of the results and historical performance. Some comparisons between the proposed approach and the traditional methods based on the mean absolute deviation (MAD) and the mean square error (MSE) are provided. These are the measures traditionally used to determine the degree of accuracy of a model, and a better model performance is obtained.spa
dc.description.abstractLos modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización. En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la señal de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempeño histórico. Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modelo.Abstract: Time series models are quantitative techniques commonly used to forecast the behavior of variables. These models include the exponential smoothing with trend or Holt model that requires the definition of the smoothing constants a and b and the initialization values, both required for the model upgrade. This paper proposes a different way to obtain the parameter values and initial conditions of the Holts model, optimizing the tracking signal range (TSR), in order to achieve a more robust model from the viewpoint of accuracy of the results and historical performance. Some comparisons between the proposed approach and the traditional methods based on the mean absolute deviation (MAD) and the mean square error (MSE) are provided. These are the measures traditionally used to determine the degree of accuracy of a model, and a better model performance is obtained.eng
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dc.identifier.eissn2463-0950
dc.identifier.issn1794-1237
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4798
dc.identifier.urlhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/423
dc.language.isospaspa
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIAspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/423/416
dc.relation.citationeditionNúm. 14 , Año 2010spa
dc.relation.citationendpage124
dc.relation.citationissue14spa
dc.relation.citationstartpage115
dc.relation.citationvolume7spa
dc.relation.ispartofjournalRevista EIAspa
dc.rightsRevista EIA - 2013spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0spa
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/423spa
dc.subjectpronósticosspa
dc.subjectseries de tiempospa
dc.subjectsuavización exponencial de Holtspa
dc.subjectmedidas de desempeño. Keywordsspa
dc.subjectforecastingspa
dc.subjecttime seriesspa
dc.subjectHolts exponential smoothingspa
dc.subjectperformance measures.spa
dc.titleOPTIMIZACIÓN DE PARÁMETROS Y DE VALORES DE INICIO PARA EL MODELO DE HOLT BASADO EN SEÑALES DE RASTREO (PARAMETER AND INITIAL VALUES OPTIMIZATION FOR HOLT MODEL BASED ON TRACKING SIGNALS)spa
dc.title.translatedOPTIMIZACIÓN DE PARÁMETROS Y DE VALORES DE INICIO PARA EL MODELO DE HOLT BASADO EN SEÑALES DE RASTREO (PARAMETER AND INITIAL VALUES OPTIMIZATION FOR HOLT MODEL BASED ON TRACKING SIGNALS)eng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.typeJournal articleeng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
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dc.type.contentTextspa
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dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFspa
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dspace.entity.typePublication
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