R help es - Sep 2010 - Resumen de R-help-es, Vol 19, Envío 26

Hola Andrés.Necesariamente debe ser con boostrap??Te recuerdo que los modelos
ARIMA sirven para modelar la media, pero si el componente volátil (varianza) es
significativo , debes usar los modelos GARCH, existe una librería para esto
(fGarch)R tiene algunas herramientas para pronósticos. Puedes usar la libraría
forecast, que tiene algunos modelos de ajuste, también puedes intentar
realizando descomposiciones de la serie. Forecast tiene un proceso de selección
del mejor modelo... es interesante analizar el efecto que tienen el incremento o
decremento de los parámetros en los estadísticos de ajuste AIC y BIC,  así
podrías tener una idea de cuales son los parámetros mas adecuados para el
modelo.Es posible que puedas usar boostrap en un modelos GARCH, eso puede ser
una solución.
Saludos.Patricio Fuenmayor V.
> 
> Message: 3
> Date: Mon, 27 Sep 2010 23:20:21 +0200
> From: Olivier Nuñez <onunez@iberstat.es>
> To: ANDRÉS FELIPE FLÓREZ RIVERA 	<andreselestadistico@hotmail.com>
> Cc: r-help-es CRAN <r-help-es@r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Bootstrap
> Message-ID: <F6374A99-AF9E-48E1-B951-6A845646456E@iberstat.es>
> Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1; delsp=yes; format=flowed
> 
> Me parece que el block bootstrap es adecuado en tu situación.
> Mira por ejemplo la función tsboot()  del paquete "boot".
> Un saludo. Olivier
> --   
> ____________________________________
> 
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
> 
> ____________________________________
> 
> 
> 
> 
> El 27/09/2010, a las 22:58, ANDRÉS FELIPE FLÓREZ RIVERA escribió:
> 
> >
> > Cordial saludo.
> >
> >
> >
> > Estoy trabajando con un serie temporal de ventas en kilos, estoy  
> > tratando de hacer pronosticos para esta serie via bootstrap, la  
> > duda que tengo es como hago para realizar estos pronosticos ya que  
> > la serie no me ajusta a ningun modelo arima, es decir no puedo  
> > obtener un modelo para tener los residuales y aplicar el bootstrap  
> > a ellos, si alguien sabe de algun método para pronosticar via  
> > bootstrap sin partir de ningun modelo y lo quisiera compartir lo  
> > agradecería.
> >
> > ANDRÉS FELIPE FLÓREZ RIVERA
> > UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
> > ESTADISTICA 2010
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> >
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> > R-help-es@r-project.org
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> 
> Fin de Resumen de R-help-es, Vol 19, Envío 26
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