La predicción de series temporales mediante el modelo de regresión
| Autor | Agustín Alonso Rodriguez |
| Cargo | Doctor en Ciencias Económicas, especialidad de Economía Cuantitativa, por la Universidad Complutense de Madrid |
| Páginas | 261-279 |
Anuario Jurídico y Económico Escurialense, LIV (2021) 261-280 / ISSN: 1133-3677
La predicción de series temporales
mediante el modelo de regresión
(Time series prediction using the regression model)
Dr. Agustín ALONSO RODRIGUEZ
Real Centro Universitario
“Escorial-María Cristina”
San Lorenzo del Escorial
Resumen: En este trabajo se expone cómo la predicción en las series
temporales se puede obtener acudiendo al modelo de regresión. Utilizando
la serie Indice de la Red Eléctrica de España, REE, en su apartado: demanda
eléctrica para la construción de edificios, desde enero de 2010 hasta agosto
del 2020, datos corregidos, se muestra paso a paso cómo lograrlo.
Abstract: In this paper, it is shown how the prediction of a time series
can be achieved using the regression model. The time series Indice of Red
Eléctrica de España, REE, section: demand of electricity for buildings cons-
truction, from January 2020 to August 2020, it is used as an illustration.
Palabras clave: Serie Indice, demanda de electricidad, construcción de
edificios, Red Eléctrica de España, modelo de regresión, predicción, series
temporales, paquetes estadísticos: forecast, R, TSstudio.
Keywords: Time series: Indice of Red Electríca de España, demand of
electricity, buildings construction, regression model, time series prediction,
software: forecast, R, TSstudio.
Sumario:
I. Introducción.
II. La Demanda de energía electrica para la construcción de
edificios, la serie Índice de REE.
III. El estudio de las series de tiempo.
AGUSTÍN ALONSO RODRÍGUEZ
AJEE, LIV (2021) 261-280/ISSN 1133-3677
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IV. Modelos de regresión para la serie Demanda de energía
eléctrica.
V. Modelos validados y ajuste de sus predicciones.
VI. Un modelo ARIMA.
VII. Conclusiones.
VIII. Bibliogafía.
Recibido: noviembre 2020.
Aceptado: enero 2021.
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