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【24h】

Empleo del comportamiento estacional para mejorar el pronóstico de un commodity: El caso del mercado internacional del azúcar↓Aplicando o comportamento sazonal para melhorar o prognóstico de um commodity: o caso do mercado internacional do a?úcar

机译:利用季节性行为来改善商品的预测:国际食糖市场的情况↓应用或季节性行为来改善或预测商品:例如国际食糖市场的情况

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摘要

Este trabajo estudia el comportamiento estacional de los precios internacionales del azúcar transados en Nueva York y Londres. Para este caso, empleando pruebas de raíces estacionales y una muestra mensual desde enero de 1989 hasta diciembre de 2010, se encuentra la existencia de un comportamiento estacional estocástico no estacionario. Dicha conducta implica que un ''verano'' se puede convertir en un ''invierno'', resultado que no había sido documentado previamente en estos mercados. Por otro lado, empleando dicho hallazgo, los resultados muestran que es posible construir un modelo autorregresivo de media móvil que se comporta relativamente mejor al pronosticar el precio frente a un modelo que no tiene en cuenta dicho tipo de estacionalidad.↓Este trabalho estuda o comportamento sazonal dos pre?os internacionais do a?úcar, transaccionados em Nova Iorque e Londres. Para este caso, usando provas de raízes sazonais e uma amostra mensal desde Janeiro de 1989 até Dezembro de 2010, concluiu-se a existência de um comportamento sazonal estocástico n?o sazonal O referido comportamento implica que um ''Ver?o'' pode transformar-se num ''Inverno'', resultado esse que n?o tinha sido documentado previamente para estes mercados. Por outro lado, empregando a referida descoberta, os resultados mostram que é possível construir um modelo ARMA que se comporta relativamente melhor ao prognosticar o pre?o, face a um modelo que n?o tem em conta o referido tipo de sazonabilidade.
机译:本文研究了纽约和伦敦的国际糖价的季节性行为。对于这种情况,使用季节性根检验和1989年1月至2010年12月的每月样本,发现存在非平稳随机季节性行为。这种行为意味着“夏天”可以变成“冬天”,这是以前在这些市场上没有记录的结果。另一方面,利用这一发现,结果表明,与不考虑这种季节性因素的模型相比,可以建立一种在预测价格时表现相对较好的自回归移动平均模型↓这项研究或行为第二季国际预售会在Nova Iorque和伦敦进行。对于这种情况,使用季节性根源和1989年1月至2010年12月的每月样本,得出的结论是,存在非季节性随机季节性行为或参照行为意味着存在``见?'' transform-se num``Winter'',这是这些市场以前没有记录的结果。另一方面,对上述发现进行了研究,结果表明,可以构建一个在预测或预测时面对不具有上述季节性类型的模型的ARMA模型。

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