Aplicación de cadenas de Márkov para el análisis y pronóstico de series de tiempo

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dc.contributor.advisorDiaz Bohórquez, Carlos Eduardo
dc.contributor.advisorSerrano Acevedo, Maria Eugenia
dc.contributor.authorAcevedo Beltrán, Carlos Andrés
dc.date.accessioned2024-03-03T18:39:24Z
dc.date.available2011
dc.date.available2024-03-03T18:39:24Z
dc.date.created2011
dc.date.issued2011
dc.description.abstractEste proyecto busca analizar la factibilidad del uso de cadenas de Markov de primer orden y de orden superior para realizar pronósticos de series de tiempo específicamente tomando en cuenta una serie de precios, con lo cual se desea analizar la viabilidad de poder utilizar otro método alternativo a los conocidos hoy en día, todo esto con el fin de contar con mas herramientas al momento de realizar un pronóstico veraz y reducir el riesgo presente en la toma de decisiones ya sea de tipo empresarial o inversionista. Para el desarrollo de este proyecto se recolectaron los datos correspondientes a los precios del Café registrados desde Enero hasta Mayo del presente año. Con estos datos en primer lugar se analizaron los componentes estadísticos y el respectivo comportamiento de la serie, luego se clasificaron por rangos los cuales formaron los respectivos estados de la cadena de Markov y a continuación se aplicaron los modelos de primer orden y de orden superior de Markov para obtener los respectivos pronósticos, luego se halló la precisión de estos valores de pronóstico y se aplicaron las respectivas mediciones del error, simultáneamente se utilizaron los métodos de media móvil y de atenuación exponencial para hacer la respectiva comparación con los modelos de Markov para analizar la efectividad de estos modelos frente a otros modelos de pronóstico de uso común. Al final se puede observar que tanto el modelo de primer orden como el de orden superior presentan un buen comportamiento al hacer los respectivos pronósticos en el corto plazo frente a los otros modelos comparados, teniendo en cuenta que la serie de precios presentó un comportamiento tendencial.
dc.description.abstractenglishThis project seeks to analyze the feasibility of using Markov chains of first order and higher order to carry out forecasts of time series specifically taking into account a range of prices, wherewith is desired to analyze the viability of using an alternative method different to those well-known today, all this in order to have more tools at the time of carrying out an accurate prognosis and reducing the risk involved in making decisions either for business or investments. For the development of this project data for coffee prices recorded from January to May of this year were collected. With these data, we first analyzed the statistical components and the corresponding behavior of the series, then the data were classified in ranges which formed the respective states of the Markov chain and after that the Markov models of first order and higher order were applied for the respective forecasts, then the accuracy of these forecasts values was found and the respective measurement error methods were applied, simultaneously moving average and exponential smoothing methods were used to make the comparison with the respective Markov models to analyze the effectiveness of these models compared to other forecasting models in common use. At the end you can see that both the first-order model and the higher order model have a good performance when making the respective forecasts in a short term versus the other models compared, considering that the price series presented a trend behavior.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25296
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectProcesos Estocásticos
dc.subjectSeries de tiempo
dc.subjectCadenas de Markov de primer orden
dc.subjectCadenas de Markov de orden superior
dc.subjectPronósticos.
dc.subject.keywordStochastic processes
dc.subject.keywordTime series
dc.subject.keywordFirst order discrete time Markov Chains
dc.subject.keywordHigher order Markov Chains
dc.subject.keywordForecast.
dc.titleAplicación de cadenas de Márkov para el análisis y pronóstico de series de tiempo
dc.title.englishApplication of markov chains to analyze and forecast time series
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial