Modelo de previsión de series temporales de referencia

Question

Problema: Estoy construyendo un modelo de previsión de series temporales para datos diarios en el que, el objetivo es prever para la próxima semana. Para validar el modelo, utilizo una validación basada en una ventana móvil en la que tomo 8 semanas (56 días) de datos y hago una previsión para la siguiente semana (7 días) y luego muevo la ventana 7 días hasta el final de la serie. Con los valores reales y los pronosticados, puedo medir la precisión del pronóstico.

Pregunte: Ahora quiero realizar un benchmarking del modelo con algo muy simple como la media móvil sobre múltiples ventanas (30, 45, 60) de días. ¿Es este tipo de evaluación comparativa estadísticamente correcta? ¿Cuál es la forma correcta de evaluar un modelo de previsión de series temporales con algo tan simple como una media móvil?

Answer 1

Estás haciendo exactamente lo correcto:

• utilizando una muestra retenida (¡nunca compare las precisiones en la muestra!)
• comparar sus previsiones con un modelo simple

Sí, es cierto, es bastante común que un modelo muy simple supere a otros más complejos en la previsión y siempre hay que comparar con métodos sencillos. He aquí algunas sugerencias más de puntos de referencia sencillos. Lo recomiendo especialmente:

• el valor medio histórico
• la previsión ingenua sin cambios (previsión de la última observación)
• la previsión estacional ingenua (para pronosticar el próximo martes, se utiliza la observación del último martes - esto modela la estacionalidad intra-semanal de forma sencilla)

Su enfoque de la ventana móvil también tiene sentido. Tenga en cuenta la duración de la historia: es posible que algunos métodos funcionen mejor con historias cortas y otros con historias más largas.