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Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo

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dc.contributor.authorCastro, C. A. (Carlos Alberto)spa
dc.contributor.authorUribe-Cadavid, D. C. (Diana Cecilia)spa
dc.creator.email[email protected]spa
dc.creator.email[email protected]spa
dc.date.accepted2010-12-07spa
dc.date.accessioned2013-11-21T20:00:06Zspa
dc.date.available2013-11-21T20:00:06Zspa
dc.date.created2010-12spa
dc.date.issued2013-11-21spa
dc.date.submitted2010-09-14spa
dc.descriptionLos 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.spa
dc.description.abstractTime 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 α and β 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.format.extent10 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationCastro, C. A., y Uribe, D. C. (2010). Optimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreo, Revista EIA, 7 (14), 115-124. doi: http://hdl.handle.net/11190/174spa
dc.identifier.issnISSN 17941237spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/174spa
dc.language.isospaspa
dc.publisher.editorFondo Editorial EIAspa
dc.relation.ispartofRevista EIAspa
dc.relation.referencesBillah, B.; King, M. L.; Snyder, R. D. and. Koehle, A. B. (2006). “Exponential smoothing model selection for forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 2, No. 22, pp. 239-247spa
dc.relation.referencesCastro, C. A. Planeación de Producción. Medellín: Fondo Editorial Universidad Eafit, 2008.spa
dc.relation.referencesDe Gooijer, J. G. and Hyndman, R. J. (2006). “25 years of time series forecasting”. International Journal of Forecasting, vol. 3, No. 22, pp. 443-473.spa
dc.relation.referencesGardner, E. S. (1985). “Exponential smoothing: the state of the art”. Journal of Forecasting, vol. 4, No. 1 (March), pp. 1-28.spa
dc.relation.referencesGardner, E. S. (2006). “Exponential smoothing: the state of the art - Part II”. International Journal of Forecasting, vol. 4, No. 22, pp. 637-666.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.arcmarcPRONÓSTICO DE LOS NEGOCIOSspa
dc.subject.arcmarcBUSINESS FORECASTINGspa
dc.subject.eiaORGANIZACIÓN E INDUSTRIAspa
dc.subject.eiaORGANIZATION AND INDUSTRYspa
dc.subject.keywordsPRONÓSTICOSspa
dc.subject.keywordsSERIES DE TIEMPOspa
dc.subject.keywordsSUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE HOLTspa
dc.subject.keywordsMEDIDAS DE DESEMPEÑOspa
dc.subject.keywordsFORECASTINGspa
dc.subject.keywordsTIME SERIESspa
dc.subject.keywordsHOLTS EXPONENTIAL SMOOTHINGspa
dc.subject.keywordsPERFORMANCE MEASURESspa
dc.subject.lcshREI00141spa
dc.titleOptimización de parámetros y de valores de inicio para el modelo de HOLT basado en señales de rastreospa
dc.title.alternativeOtimização de parâmetros e de valores de início para o modelo de HOLT baseado em sinais de rastreiospa
dc.title.alternativeParameter and initial values optimization for HOLT model based on tracking signalsspa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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