000032648 001__ 32648
000032648 005__ 20160204081755.0
000032648 037__ $$aTAZ-TFG-2015-2362
000032648 041__ $$aspa
000032648 1001_ $$aRomero Mercedes Eduard Jesús
000032648 24500 $$aAnálisis Comparado de Dos Métodos de Predicción
000032648 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2015
000032648 500__ $$aAportado en Secretaria
000032648 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000032648 520__ $$aEl objetivo de este trabajo es comparar la capacidad predictiva de dos enfoques propuestos en la literatura para predecir. El primero, que llamaremos enfoque univariante, parte de que la información relevante para formular una predicción está constituida solo por el pasado de la variable que se predice. Para el segundo de los enfoques, que llamaremos enfoque multivariante, en la información relevante también se incorpora al pasado de otras variables. Para llevar a cabo el análisis utilizaremos un banco de datos tomados del libro  “Econometric Modelling With Time Series. Especification, Estimation and Testing” cuyos autores son Martin, Hurn y Harris (2012). Los datos son mensuales de la economía de Estados Unidos y van desde Enero de 1960 a Diciembre de 1998.  Se presta atención a la predicción del logaritmo del output. En primer lugar, siguiendo la metodología de Box-Jenkins, especificaremos un modelo ARIMA para la variable y_t (logaritmo del output) y evaluaremos la calidad predictiva de este modelo. A continuación, elaboraremos un modelo multivariante utilizando como variables adicionales al Output, el tipo de interés y la tasa de inflación. En ambos modelos, evaluaremos la calidad de las predicciones y concluiremos comparando la calidad predictiva de los dos enfoques
000032648 521__ $$aGraduado en Economía
000032648 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000032648 700__ $$aAntonio Aznar Grasa$$edir.
000032648 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bAnálisis Económico$$cFundamentos del Análisis Económico
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