Cómo hacer una previsión cuando un output actúa como input de otro output

[imendez]

Hola, tengo una previsión que da error tras intentar obtener la previsión del filtro (formado por un único input), tras simular los residuos y el noise.

El modelo es el siguiente. Tengo 24 series diarias de demanda eléctrica correspondientes a cada una de las 24 horas del día.
Cada submodelo es de la forma:

y0(t) = a0 * y23(t-1) + N0(t)
y1(t) = a1 * y1(t) + N1(t)
...
y23(t) = a23 * y22(t) + N0(t)

donde:

• yj(t) representa la demanda eléctrica en la hora j y el día t
• aj mide la dependencia de la demanda de la hora j respecto a la demanda en la hora j-1
• Nj(t) es el Noise de la demanda en la hora j

Como es lógico, la demanda de la hora 0 en el día t depende de la demanda en la hora 23 del día t-1. Por tanto, para hacer la previsión del modelo en su conjunto hay que hacerla de forma secuencial: primero la de la hora siguiente al último dato disponible, después la de la siguiente hora, y así sucesivamente.

Es decir, si tengo datos hasta las 16:00 del día t, habrá que hacer las previsiones de:

• y17(t)
• y18(t)

...

• y16(t+1)
• y17(t+1)
• y18(t+1)

...

• y16(t+2)
• y17(t+2)
• y18(t+2)

La pregunta, finalmente, es: ¿se puede hacer esto en MMS? En caso afirmativo, ¿cómo se hace?

Adjunto la estimación, para probar la previsión basta con crearla a partir de la estimación y definir un intervalo de previsión.

Gracias,
un saludo.

[Pedro Gea]

Actualmente la respuesta a si se puede es que no, aunque probablemente se podría dotando al mecanismo de previsión de cierta inteligencia y ciertos criterios de orden.

Motivado por el mismo ejemplo se creó el tique #589. Dejo este tique cerrado como duda. Para más detalles de la implementación y resolución del tique véase #589.