Evaluación comparativa de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para el pronóstico de series de tiempo (2022)
En el trabajo se aborda un experimento mediante el cual se explora la idea de un aproximador universal de series de tiempo, comparando tres diferentes algoritmos de aprendizaje automático y dos estadísticos; Para esto primero se generan diferentes series de tiempo utilizando un algoritmo de caminata aleatoria con el fin de generar datos sintéticos que presentan distribuciones de probabilidad escogidas en la investigación. Con esos datos generados se analizan los resultados del pronóstico de los modelos a diferentes fronteras de tiempo. Al final se presentan tres casos de uso para los pronósticos de series de tiempo en la optimización de portafolios de inversión, en predecir el precio de la TRM y predecir el comportamiento de un índice económico.