Estrategias de decisión para la selección de modelos de predicción

A. Mula Leal, J. V. Segura Heras

En este trabajo vamos a analizar los resultados obtenidos en la competición M4 por una combinación lineal de predicciones presentada al concurso. Para cada serie consideramos dos predicciones, obtenidas a partir de los datos sin transformar y transformados mediante logaritmo, combinando ambas mediante la inversa de sus errores de ajuste (sMAPE).
El análisis del sMAPE a posteriori nos lleva a concluir que una selección más eficiente entre los tres tipos de predicciones propuestas para cada serie hubiera mejorado considerablemente dicho error. Hemos incluido también como posible opción el método naïve.
Se propone en este trabajo un árbol de decisión, a partir de diversos errores de ajuste asociados a cada tipo de predicción (basados en el sMAPE), para seleccionar la mejor opción posible de las 4 indicadas para cada serie. También se ha valorado el papel de otros parámetros como el estadístico U de Theil o el tamaño de la serie.

Palabras clave: Forecasting DSS time series M4-competition

F. Salas-Molina, D. Pla-Santamaria, A. García-Bernabeu, J. Reig Mullor

V. Pando Fernández, L. A. San José, J. Sicilia Rodríguez

J. Sicilia Rodríguez, L. A. San José Nieto, M. González de la Rosa, J. Febles Acosta