Técnicas de predicción económica

Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.II,141 p.El objetivo de este documento es presentar las principales técnicas de predicción que se utilizan en el área de las ciencias económicas y empresariales. Para ello, se sigue una presentación teórico-práctica de forma que el lector con la ayuda de este documento sea capaz de decidir cuál es la técnica apropiada para predecir una variable de interés y pueda aplicarla con éxit

Técnicas de predicción para energía renovable

Desde hace años, las energías renovables están consideradas como una alternativa a las energías tradicionales y están ganando cada vez más importancia a causa del calentamiento global. Uno de los tipos de energía renovable más destacados es la energía solar, que se obtiene a partir de la radiación electromagnética procedente del sol y que cada año aporta a la Tierra la energía equivalente a varios miles de veces la cantidad de energía que consume el ser humano. El principal problema de la energía solar es que es un recurso intermitente y no determinista, por lo que es necesario que se pueda predecir cuándo se van a producir situaciones que puedan disminuir la radiación solar. El desarrollo de sistemas de predicción de radiación solar ayudaría a incrementar el número de centrales de energía renovable. El objetivo de este proyecto es estudiar cuáles son las mejores técnicas de predicción para la producción de energía solar. Para ello, hemos utilizado los datos de una competición celebrada en 2013 en la plataforma Kaggle. El objetivo de la competición era descubrir qué técnicas de aprendizaje proporcionan las mejores predicciones a corto plazo de la energía solar total diaria acumulada en 98 estaciones de la Mesonet de Oklahoma, utilizando datos meteorológicos recogidos por el NOAA/ESRL Global Ensemble Forecast System (GEFS) entre 1994 y 2009. Los métodos de predicción de datos con los que hemos abordado este problema son el Modelo de Regresión Lineal, las Máquinas de Vectores de Soporte y Gradient Boosted Regression. Con estas tres técnicas hemos realizado un total de seis experimento diferentes. En cada experimento, hemos elegido un método de predicción a utilizar, hemos hecho una selección de los parámetros de dicho método, hemos realizado un estudio de parámetros con el que hemos ajustado el valor de cada parámetro, y hemos creado y entrenado diferentes modelos con los que posteriormente hemos realizado predicciones de la energía solar diaria acumulada en cada estación. Para implementar todo esto, hemos utilizado el lenguaje de programación R. Una vez finalizados los experimentos y recopilados los resultados de todos ellos, los hemos analizado y comparado para poder determinar cuál de las técnicas que hemos estudiado es la más apropiada para abordar el problema de las predicciones de acumulación de energía solar a corto plazo.For years, renewable energies have been considered an alternative to traditional energy sources and their importance is increasing due to global warming. One of the most prominent types of renewable energy is solar energy, that is obtained from the electromagnetic radiation from the sun and that every year brings to Earth the energy equivalent to several thousand times the amount of energy consumed by human being. The main problem is that solar energy is an intermittent and non-deterministic resource, so it is neccesary to be able to predict when it is going to happen a situation that can reduce solar radiation. The development of sunlight prediction systems would help to increase the number of renewable energy plants. The objective of this project is study which are the best prediction techniques for the production of solar energy. To do this, we used the data from a competition held in 2013 in the Kaggle platform. The aim of the competition was to discover which learning techniques provide the best short-term predictions of total daily solar energy accumulated in 98 stations of the Oklahoma Mesonet, using meteorological data collected by the NOAA / ESRL Global Ensemble Forecast System (GEFS) between 1994 and 2009. The data prediction methods we used to address this problem are Linear Regression Model, Support Vector Machines and Gradient Boosted Regression. With these three techniques we have accomplished a total of six different experiments. In each experiment, we chose a prediction method to use, we have made a selection of the parameters for this method, we conducted a study of parameters with which we have adjusted the value of each parameter, and we have created and trained different models that we used later to make predictions of daily solar energy accumulated in each station. To implement this, we used the R programming language. After completing the experiments and compiled the results of all of them, we have analyzed and compared them in order to determine which of the techniques we have studied is the most appropriate technique to address the problem of short-term predictions of solar energy accumulation.Grado en Ingeniería Informátic

Técnicas de predicción escalables para big data temporales

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología QuímicaLínea de Investigación: Ingeniería InformáticaClave Programa: DBICódigo Línea: 19En esta Tesis se presenta una metodología para pronosticar series temporales de gran longitud basada en el framework de computación distribuida Apache Spark y su librería MLlib para Machine Learning. La predicción de los h valores futuros se realiza dividiendo el problema de predicción en h subproblemas de predicción, uno para cada valor del horizonte. Esto nos permite resolver en paralelo todos los subproblemas, asegurando la escalabilidad de la metodología. Además, se propone un ensemble que nos permite predecir h valores futuros, mediante la combinación de los resultados de k modelos generados en base a distintos algoritmos. De forma concreta, se han utilizado las implementaciones de los algoritmos Decision Tree, Gradient-Boosted Trees y Random Forest que ofrece la librería MLlib de Spark. Se consideran dos estrategias, un modelo de ensemble estático y un modelo dinámico que actualiza los pesos para mejorar el modelo de predicción. Los pesos del ensemble se calculan con el método de mínimos cuadrados ponderados, y las predicciones para cada modelo que forma el ensemble se obtienen de forma distribuida. El comportamiento de los modelos se evalúa con dos casos de uso: el consumo eléctrico en España, en el que se genera un modelo para predecir las siguientes 4 horas de la serie temporal, partiendo de un histórico de 10 años de registros con una frecuencia de 10 minutos; y datos de producción de energía solar fotovoltaica de Australia, recogidos por la Universidad de Queensland durante dos años, con una frecuencia de 30 minutos entre las mediciones. Los resultados han mostrado que tanto los ensemble dinámicos como los estáticos se comportaron bien, mejorando los resultados de cualquiera de los algoritmos que componen el ensemble. El ensemble dinámico fue el modelo más preciso cometiendo un error relativo medio del 2% en la predicción de la demanda de energía eléctrica de España, resultado muy prometedor para esta serie temporal. Los resultados obtenidos para la predicción de producción de energía solar fotovoltaica se han comparado, además, con redes neurales artificiales, el algoritmo PSF el cual está basado en secuencia de patrones y con Deep Learning, obteniendo las mejores predicciones en esta serie temporal.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e InformáticaPostprin

Business intelligence en la gestión de stocks para almacenamiento óptimo de medicamentos

En este trabajo se muestra la viabilidad de utilizar técnicas de análisis de series temporales para el problema de estimación de la demanda. Los trabajos realizados incluyen aspectos iniciales de preparación de datos, elección de las herramientas de procesado y análisis mediante técnicas de series temporales. Quedan pendientes de desarrollo futuro la aplicación de técnicas de minería de datos y su comparación con los resultados de esta primera fase.In this paper the feasibility of using techniques of time series analysis to the problem of estimating demand is shown. Works carried out include aspects of initial data preparation, choice of processing tools and analysis using time-series techniques. Application of data mining techniques and comparison with the results of this first phase are possible future works

Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0

Un objetivo del paradigma de Industria 4.0 es convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. Tras el término de minería de datos (Data Mining) se engloba un conjunto de técnicas dirigidas a la extracción de conocimiento procesable y que se encuentra implícito en los datos analizados. Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos productivos o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada. Las técnicas de predicción se basan en el análisis de datos para predecir funciones de valores continuos. La industria alimentaria es una industria de especial relevancia en nuestro país. Poder ajustar el proceso de producción al volumen de demanda, tipo de materia prima, composición y a las condiciones de funcionamiento de la fábrica permitirá tomar decisiones que lleven a la reducción de costes, a la mejora del control y a la reducción de las incidencias técnicas con clientes. En este trabajo se mostrarán como las principales técnicas de predicción pueden ser aplicadas a la industria alimentaria, en aras de avanzar hacia los objetivos que propone la Industria 4.0.One objective of the Industry 4.0 paradigm is to convert data into useful information for decision making. After the term of Data Mining, a set of techniques is included, aimed at the extraction of processable knowledge and that is implicit in the analyzed data. Data Mining techniques are used to improve the performance of productive or industrial processes in which large volumes of structured information are handled. Prediction techniques are based on data analysis to predict continuous value functions. The food industry is an industry of special relevance in our country. Being able to adjust the production process to the volume of demand, type of raw material, composition and the operating conditions of the factory will allow decisions to be taken that reduce costs, improve control and reduce technical incidents with customers. In this paper we will show how the main prediction techniques can be applied to the food industry, to advance towards the objectives proposed by Industry 4.0

Técnicas de predicción aplicadas al mercado español de la energía eléctrica

El presente documento presenta un estudio sobre el mercado diario español de la energía eléctrica mediante técnicas de machine learning. Para este estudio se han utilizado mínimos cuadrados, Random Forest, Máquinas de soporte vectorial y Clustering. Para realizar el estudio se han probado cada una de las técnicas en tres conjuntos de datos diferentes del año 2015. Para programar los algoritmos para predecir el precio de la energía se han utilizado Matlab y Python. Se han desarrollado una serie de librerías en dichos lenguajes. Los objetivos del proyecto son el estudio de todos estos métodos y su aplicación al mercado eléctrico.This document presents a study on the Spanish daily market electricity through machine learning techniques. For this study were used least squares, Random Forest, Support Vector Machines and Clustering. To conduct the study were tested each of the techniques in three different data sets 2015. To program algorithms to predict the price of energy have been used Matlab and Python The project objectives are the study of all these methods and their application to the electricity market.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriale

Técnicas de predicción de destinos geográficos futuros en desplazamientos de personas

El desarrollo de este trabajo de investigación se orientará hacia un sector cada vez más amplio de usuarios que dispongan y utilicen frecuentemente dispositivos móviles con capacidades de gestión de base de datos y localización por GPS. Cuanta más capacidad tenga el dispositivo más posibles aplicaciones con conocimiento del contexto futuro podrán implantarse. Aunque las propuestas de esta tesis se pueden aplicar a sistemas de localización diferentes, en la implementación nos centramos en la predicción de recorridos urbanos e inter-urbanos rastreados por receptores GPS. Éstos no permiten el seguimiento en espacios sin visión directa sobre los satélites, por lo que quedan fuera de este trabajo la predicción de destinos en interiores. Nuestra propuesta, al usar como soporte mapas personales creados por el propio usuario al desplazarse diariamente, no necesitará de ningún GIS por lo que será utilizable en lugares donde no exista cartografía detallada, como por ejemplo en mares y océanos. El público objetivo de las predicciones de destino serán personas con todo tipo de hábitos de desplazamientos y que utilicen cualquier medio de transporte en el que puedan utilizarse dispositivos electrónicos (quedan por tanto fuera de nuestra hipótesis los aviones). Capítulo 2: Metodología off-line. Se propondrá una metodología para la recuperación de la información, su preprocesado y los algoritmos de extracción de conocimiento a partir de trazas de movimiento aportadas por diferentes voluntarios. Los objetivos de este capítulo son por una parte estudiar los métodos existentes para extraer los destinos frecuentes y las rutas seguidas, aportar nuevos algoritmos que mejoren los resultados, proponer una metodología con fases bien diferenciadas y estudiar los aspectos prácticos para poder desarrollar una metodología on-line realista. Capítulo 3: Modelo de Markov Oculto sobre "Mapa Soporte" . Basándonos en las rutas que genera un usuario, creamos un mapa personal que nos permite utilizarlo aplicando un Modelo Oculto de Markov (HMM). El mapa personal disminuye en gran medida la cantidad de información utilizada por lo que lo estudiamos para aplicarlo en dispositivos móviles. Capítulo 4: Similitud de recorridos. Las medidas de similitud existentes entre recorridos no se adaptan a nuestras necesidades por lo que propondremos nuevas métricas que permiten comparar tanto recorridos finalizados entre sí como recorridos no finalizados con aquellos que sí lo han hecho, lo que nos permite predecir rutas y destinos. Capítulo 5: Resultados. Revisaremos los resultados obtenidos aplicando la metodología off-line y evaluaremos los modelos de predicción utilizando rutas mediante similitudes y "Mapas soporte" a través de HMM, comparando las dos alternativas. Capítulo 6: Predicción on-line. Una vez comprobados los resultados de los diferentes modelos de predicción, trataremos su implementación en un dispositivo móvil para permitir la predicción en tiempo real. Además se propondrán técnicas para reducir el consumo innecesario de baterías, mejorando la disponibilidad de los servicios de predicción. Capítulo 7: Aplicaciones. Mostraremos las aplicaciones definidas para nuestro sistema de predicción on-line, de modo que se destaque la utilidad del sistema de predicción on-line propuesto. Capítulo 8: Conclusiones y trabajo futuro. En este capítulo se presentan las conclusiones de esta tesis doctoral y las líneas de investigación abiertas sobre las que se trabajaremos en los próximos años. Apéndice A: Sistema GPS Describiremos de forma breve en este apéndice el funcionamiento del Global Positioning System y la estructura de las sentencias NMEA. Apéndice B: Currículum. En este apéndice incluimos las publicaciones y los proyectos en los que hemos participado durante la elaboración de este trabajo. Bibliografía: Tras los dos apéndices, incluimos la bibliografía utilizada en la elaboración del documento

Aplicación de Analytics en la Gestión Pública Caso de Estudio: Fondo Nacional de Recursos MiM + Analytics Guillermo Kaplan TESIS Septiembre 2020 Tutor: Ramiro Gálvez Universidad

El presente trabajo tiene como objetivo analizar los desafíos y oportunidades de la aplicación de analytics en la esfera pública, lo cual se ejemplifica a través de un caso de estudio. Concretamente, se estudiará cómo distintas técnicas de predicción podrían ayudar en la operatoria del Fondo Nacional de Recursos (FNR), institución uruguaya de carácter público dedicada a brindar coberturas financieras vinculadas a la salud

Modelo para la predicción del éxito en los proyectos de software aplicando máquinas de soporte vectorial

Publicación a texto completo no autorizada por el autorPlantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores.Tesi