Seminario de Investigación en Estadística Aplicada

Predicción de series de tiempo semanales mediante modelos de espacio-estado: una aplicación para la predicción de precios de frutas y hortalizas

El Instituto de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (IESTA) invita a la comunidad universitaria a participar del Seminario de Investigación en Estadística Aplicada titulado Predicción de series de tiempo semanales mediante modelos de espacio-estado: una aplicación para la predicción de precios de frutas y hortalizas dirigido a estudiantes, docentes e investigadores.

La charla estará a cargo de Maximiliano Saldaña (FCEA, Udelar) y se llevará a cabo el martes 27 de agosto a las 14 horas en una modalidad mixta:

• Presencial en el Salón 4 de FCEA (Gonzalo Ramirez 1926)
• Virtual a través de Zoom
  • ID Reunión: 849 3003 7980
  • Contraseña: ESTAP*2024

En la actualidad, la amplia disponibilidad de datos hace que sea posible contar con series de tiempo de mayor frecuencia que en el pasado, por ejemplo, en la forma de datos semanales. Las series de tiempo semanales aportan información a un grado de desagregación mayor que las series anuales o mensuales, pero presentan un conjunto de dificultades a la hora de ser modeladas. Estas residen principalmente en la modelación de la estacionalidad, debido a que su periodo estacional anual no es entero, a que cuentan con un gran número de observaciones en el periodo, lo que dificulta la estimación de parámetros y además pueden presentar múltiples estacionalidades anidadas. Se presentan y aplican un conjunto de metodologías del marco de los modelos de espacio-estado como una posibilidad para enfrentar las peculiaridades de las series semanales. El contexto de aplicación es la predicción de precios de frutas y hortalizas recabados en la Unidad Agroalimentaria Metropolitana, lo cual resulta de interés para determinar momentos donde puede verse comprometida la seguridad alimentaria de los hogares por la suba de precios.