Pronósticos bayesianos usando simulación estocástica*
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Date
2009-06-30
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Publisher
Universidad ESAN. ESAN Ediciones
Redes Sociales
Citación
Citación APAAbstract
In this article, we present a general framework to construct forecasts using simulation. This framework allows us to incorporate available data into a forecasting model in order to assess parameter uncertainty through a posterior distribution, which is then used to estimate a point forecast in the form of a conditional (given the data) expectation. The uncertainty on the point forecast is assessed through the estimation of a conditional variance and a prediction interval. We discuss how to construct asymptotic confidence intervals to assess the estimation error for the estimators obtained using simulation. We illustrate how this approach is consistent with Bayesian forecasting by presenting two examples, and experimental results that confirm our analytical results are discussed.
En este artículo se presenta un marco general para la construcción de pronósticos usando simulación. El marco permite la incor-poración de datos disponibles en un modelo de pronóstico, con la finalidad de cuantificar la incertidumbre en los parámetros del modelo a través de una distribución posterior, la que es utilizada para estimar un pronóstico puntual en la forma de una es-peranza condicional (dados los datos). La incertidumbre en el pronóstico puntual se mide a través de una varianza condicional y un intervalo de predicción. Se discute cómo construir intervalos de confianza asintóticos para evaluar la precisión de los esti-madores obtenidos por simulación, y se presentan dos ejemplos para ilustrar cómo este enfoque es consistente con las técnicas bayesianas para pronóstico. Se discuten resultados experimentales que confirman la validez de las metodologías propuestas.
En este artículo se presenta un marco general para la construcción de pronósticos usando simulación. El marco permite la incor-poración de datos disponibles en un modelo de pronóstico, con la finalidad de cuantificar la incertidumbre en los parámetros del modelo a través de una distribución posterior, la que es utilizada para estimar un pronóstico puntual en la forma de una es-peranza condicional (dados los datos). La incertidumbre en el pronóstico puntual se mide a través de una varianza condicional y un intervalo de predicción. Se discute cómo construir intervalos de confianza asintóticos para evaluar la precisión de los esti-madores obtenidos por simulación, y se presentan dos ejemplos para ilustrar cómo este enfoque es consistente con las técnicas bayesianas para pronóstico. Se discuten resultados experimentales que confirman la validez de las metodologías propuestas.
Description
Keywords
Forecasting, Simulation output analysis, Bayesian estimation, Quantile estimation, Pronósticos, Análisis de experimentos por simulación, Estimación bayesiana, Estimación de cuantiles
Citation
Muñoz Negrón, D. F. (2009). Pronósticos bayesianos usando simulación estocástica. Cuadernos de Difusión, 14(26), 7-26. https://doi.org/10.46631/jefas.2009.v14n26.01
