OPTIMIZACIóN DE PARáMETROS Y DE VALORES DE INICIO PARA EL MODELO DE HOLT BASADO EN SE?ALES DE RASTREO↓OTIMIZA??O DE PAR?METROS E DE VALORES DE INíCIO PARA O MODELO DE HOLT BASEADO EM SINAIS DE RASTREIO

摘要

Los modelos de series de tiempo son técnicas cuantitativas con frecuencia utilizadas para realizar pronósticos de variables, dentro de los cuales se encuentran los modelos de suavización, en particular el de suavización con ajuste de tendencia, llamado también modelo de Holt, que requiere la definición de los parámetros a y b y conocidos como coeficientes de suavización y de los valores de inicio que son fundamentales para su actualización. En este artículo se propone una forma de obtener estos valores mediante la optimización del rango de la se?al de rastreo (TSR) que permitan lograr un modelo más confiable desde el punto de vista de la exactitud de los resultados y de su desempe?o histórico. Se realizan algunas comparaciones con modelos propuestos que utilizan la desviación absoluta media (MAD) y el error cuadrado medio (MSE) las cuales son las medidas tradicionalmente utilizadas para determinar el grado de exactitud de un modelo, lográndose obtener un comportamiento mejor de modelo.↓Os modelos de séries de tempo s?o técnicas quantitativas frequentemente utilizadas para realizar prognósticos de variáveis, dentro dos quais se encontram os modelos de suaviza??o, em particular o modelo de suaviza??o com ajuste de tendência, chamado também modelo de Holt, que requer a defini??o dos parametros α e β conhecidos como coeficientes de suaviza??o e dos valores de início que s?o fundamentais para a sua atualiza??o. Neste artigo prop?e-se uma forma de obter estes valores mediante a otimiza??o do alcance do sinal de rastreio (TSR) que permitam conseguir um modelo mais confiável desde o ponto de vista da exatid?o dos resultados e do seu desempenho histórico. Realizam-se algumas compara??es com modelos propostos que utilizam o desvio absoluto médio (MAD) e o erro quadrado médio (MSE) as quais s?o as medidas tradicionalmente utilizadas para determinar o grau de exatid?o de um modelo, conseguindo-se obter um comportamento melhor de modelo.