Palabras clave
time series
forecasting
regression
Kernels
Estadística no paramétrica
series de tiempo
previsión
regresión
núcleos
Cómo citar
Resumen
Después de un vistazo sobre la estimación no paramétrica de la densidad y de la regresión, detallamos e interpretamos un método de previsión, llamado de previsión no paramétrica. Mostramos los diferentes aspectos tanto técnicos como prácticos, y comparamos el método propuesto sobre algunos ejemplos respecto a la metodología de Box y Jenkins.
Citas
Bosq, D. (1973) “Sur l’estimation de la densité d’un processus stationnaire et mélangeant”, C.R. Acad. Sci. Paris 277: 535–538.
Bosq, D. (1975) “Inégalité de Bernstein pour les processus stationnaires et mélangeants. Applications”, C.R. Acad. Sci. Paris281: 1095–1098.
Bosq, D.; Delecroix, M. (1985) “Nonparametric prediction of a Hilbert space valued random variable”, Stoch. Proc. and their Appl.19: 271–280.
Bosq, D.; Lecoutre, J.P. (1987) Théorie de l’Estimation Fonctionnelle. Economica, Paris.
Bosq, D.; Lecoutre, J.P. (1992) Analyse et Prévision des Séries Chronologiques. Masson, Paris.
Box, G.; Jenkins, G. (1970) Time Series Analysis, Forecasting and Control. Holden Day.
Carbon, M. (1982) Sur l’Estimation Asymptotique d’une Classe de Paramètres Fonctionnels pour un Processus Stationnaire. Thèse de l’Université de Lille.
Carbon, M. (1983) “Inégalité de Bernstein pour les processus fortement mélangeants non nécessairement stationnaires”, C. R. Acad. Sci. Paris 297: 303–306.
Carbon, M. (1988) Inégalités de Grandes Déviations dans les Processus. Applications à l’Estimation Fonctionnelle. Thèse de Doctorat de l’Universit de Paris 6.
Carbon, M.; Delecroix, M. (1993) “Nonparametric vs. parametric forecasting in time series: a computational point of view”, Appl. Stoch. Models and Data Anal.9: 215–229.
Collomb, G. (1981) “Estimation non paramétrique de la régression: revue bibliographique”, Intern. Stat. Review 49: 75–93.
Collomb, G. (1983) From Nonparametric Regression to Nonparametric Prediction: Survey on the Mean Square Error and Original Results on the Predictogram. Lecture Notes in Statistics, 16, Springer: 182–204.
Collomb, G. (1984) “Propriétés de convergence presque complète du prédicteur à noyau”, Z. Wahrsch. Verw. Gebiete 66: 441–460.
Collomb, G. (1985a) “Nonparametric regression: an up to date bibliography”, Statistics 2: 309–324.
Collomb, G. (1985b) “Nonparametric time series analysis and prediction: uniformal most sure convergence”, Statistics2: 297–307.
Deheuvels, P. (1977) “Estimation non paramétrique de la densité par des histogrammes généralisés”, Rev. Stat. Appl.:35: 5–42.
Devroye, L.; Györfi, L. (1985) Nonparametric Density Estimation: the L1 View. John Wiley & Sons, New York.
Doukhan, P. (1991) “Mixing. Properties and examples”. Preprint. Univ. Paris, Orsay.
Gouriéroux, C.; Monfort, A. (1990) Séries Temporelles et Modèles Dynamiques. Economica, Paris.
Hall, P. (1983) “Large sample optimality of least squared cross-validation in density estimation”, Ann. of Stat.11: 1156–1174.
Hall, P. (1984) “Asymptotic properties of integrated squared errors and cross-validation for kernel estimation of a regression function”, Z. Wahrsch. Verw. Gebiete 67:175–196.
Härdle, W. (1989) Applied Nonparametric Regression. Economic Society Monograph Series, Cambridge University Press.
Härdle, W.; Marron, J.S. (1985) “Optimal bandwith selección in nonparametric regression estimation”, Annals of Statistics 13(4): 1465–1481.
Marron, J.S. (1987) “A comparison of cross-validation techniques in density estimation”, Ann. of Statist. 15: 152–162.
Pankratz, A. (1983) Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models: Concept and Cases. John Wiley & Sons, New York.
Prakasa Rao, B.L.S. (1983) Nonparametric Functional Estimation. Academic Press, New York.
Stone, C.J. (1982) “Optimal global rates of convergence of non parametric regression”, Ann. of Statist. 10: 1040–1053