Quiero crear una previsión para una gran cantidad de series temporales. Como son demasiadas, estoy pensando en reducir mis datos agrupándolos en grupos similares. Sin embargo, estoy utilizando el modelador de SPSS y no es posible agrupar las series temporales (sólo los datos estáticos).
¿Crees que tiene sentido aplicar la agrupación a los datos estáticos y ajustar el modelo de previsión a su centroide?
¿Qué software sugiere para agrupar las series temporales directamente?
Gracias.
El "análisis factorial dinámico" podría ser su respuesta y, sin duda, merece la pena leerlo. Su objetivo es identificar un pequeño número de factores subyacentes (no observados) detrás del movimiento conjunto de un gran número de series temporales observadas. Para aplicarlo como parte de un ejercicio de modelización más amplio, probablemente tendrá que utilizar R, Matlab, Stata o un paquete especializado en series temporales como RATS.
Sin embargo, hay muchos escollos potenciales, incluida la posibilidad de que al reducir las variables explicativas de sus datos a la "estructura" común subyacente, puede estar desechando precisamente la parte de la misma que está relacionada con su variable de respuesta de interés. Sin embargo, la técnica parece muy utilizada, sobre todo en áreas como la econometría, que puede intentar combinarla con un sentido teórico de lo que puede ser la estructura subyacente a todas esas series temporales.
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