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Timestamp:

Sep 29, 2010, 11:24:38 AM (15 years ago)

Author:

Pedro Gea

Comment:

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IntroForecasts

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+= Módulo de previsiones =
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+Dentro del conjunto de resultados que puede obtenerse tras la estimación de un modelo hay uno de especial interés que por sus características e importancia merece un trato especial, se trata de la obtención de previsiones.
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+== Tipos de previsión ==
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+La previsión es un concepto que aparece naturalmente en los modelos con estructura dinámica y que básicamente consiste en obtener una estimación de los valores futuros de las variables explicadas en los submodelos (o outputs).
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+En un submodelo la variable explicada o output se describe como la suma de un conjunto de términos explicativos o filtro más una componente no explicada conocida como ruido o perturbaciones:
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+[[LatexEquation(Y_t=\sum_{i}{\beta_i X_{i,t}}+N_t)]]
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+donde [[LatexEquation(Y_t)]] es el output, [[LatexEquation(E_{i,t} = \beta_i X_{i,t})]] son los términos explicativos y [[LatexEquation(N_t)]] es el ruido, y donde el subíndice [[LatexEquation(t)]] denota la naturaleza temporal de las variables.
+
+La previsión del output tiene una doble componente, por un lado la previsión debida a la parte explicada por el modelo o filtro y por otro la debida al ruido y que representa la componente aleatoria no explicable por el modelo.
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+El término de previsión debido al filtro del submodelo depende de los valores de los parámetros estimados y de la previsión de las variables explicativas (inputs)'''[#Notas ¹]'''. 
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+De acuerdo al valor de los parámetros estimados utilizado podemos hablar de dos tipos de previsión: (i) una previsión puntual en la que se utiliza el valor estimado del parámetro como un valor determinista libre de incertidumbre y (ii) una previsión bayesiana en la que la incertidumbre en la estimación de los parámetros se traslada también a la previsión.
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+== Obtención de previsiones ==
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+MMS implementa el cálculo de las previsiones mediante unos mecanismos de evaluación similares a los que obtienen los resultados en el módulo de estimaciones.
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+Mediante la construcción de estos “objetos de previsión” análogos a los objetos de resultados, MMS obtiene la previsión del output como suma de las previsiones de los términos explicativos y de la previsión del ruido.
+
+[[Image(Diagrams:diaModel.Forecast.png, 482)]] [[BR]]
+'''Gráfico:''' Diagrama de la previsión del modelo. El diagrama es completamente análogo a aquél de los resultados del modelo y del mismo modo que en aquél se puede observar el paralelismo entre la estructura de los objetos y la estructura del módulo de modelos: la previsión del modelo contiene a la previsión de sus submodelos y jerarquías y éstas la previsión de sus términos y parámetros.
+
+=== Configuración de la previsión ===
+
+MMS sólo considera esta posibilidad, de usar mecanismos de evaluación, para la obtención de previsiones. Otras posibles estrategias de previsión basadas en algoritmos de estimación se descartan'''[#Notas ²]'''.
+
+Aunque la previsión no dispone de distintas estrategias de previsión, sí dispone igualmente de un conjunto de configuraciones en las que indicar entre otras el tipo de de previsión deseado: puntual o bayesiana.
+
+=== Los intervalos de previsión ===
+
+La previsión es un resultado esencialmente vinculado a un espacio de tiempo futuro, para la obtención de previsiones es necesario indicar el intervalo de tiempo de interés para el output de cada submodelo.
+
+=== Los escenarios de previsión ===
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+Como mencionábamos anteriormente, la previsión del output depende de la previsión que se tenga de las variables que lo explican (inputs). A menudo no se dispone de una previsión para estas variables y se recurre a plantear distintas situaciones en las que éstas toman distintos valores. A estas situaciones se las denomina escenarios de previsión.
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+MMS permite mediante la asociación de escenarios a los inputs (variables del modelo) escoger la previsión que se utilizará.
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+Los nombres de los escenarios han de estar en consonancia con los usados en la definición de las variables del dataset del modelo.
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+== La previsión ==
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+La previsión en MMS es un nuevo tipo de objeto que contiene tanto la definición de la previsión que se desea hacer como las previsiones en sí mismas.
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+La previsión de un modelo parte naturalmente de una estimación suya anterior, sin embargo para dotarla de una mayor flexibilidad, la definición de la previsión consta de dos atributos independientes: el modelo del que se hará previsión y el conjunto de valores de los parámetros estimados. Como es natural estos dos atributos pueden obtenerse directamente de una estimación.
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+Además del modelo y los parámetros estimados, la definición de la previsión consta del conjunto de configuraciones, los intervalos de previsión y los posibles escenarios de previsión que desean utilizarse.
+
+[[Image(Diagrams:diaForecast.png, 330)]] [[BR]]
+'''Gráfico:''' Diagrama de la previsión como objeto principal del módulo de previsiones. El diagrama puede leerse como sigue:
+ * Una previsión se realiza sobre un modelo.
+ * Una previsión dispone de su propia configuración.
+ * Una previsión utiliza un conjunto de parámetros estimados.
+ * Una previsión utiliza un conjunto de intervalos de previsión.
+ * Una previsión puede utilizar un determinado conjunto de escenarios.
+ * Una previsión devuelve sus resultados a través del objeto de previsión del modelo.
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+== Notas ==
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+'''¹''' Nótese que si el ruido presenta una estructura ARIMA, su previsión también dependerá de los valores estimados para sus parámetros.
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+'''²''' Versiones anteriores de MMS sin embargo sí que utilizaban estrategias de estimación para la obtención de previsiones.
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