Metodología para la imputación de datos faltantes en Metereología

El artículo presenta la metodología que se debe seguir para la imputación de datos en series de precipitación y/o temperatura. El procedimiento consiste en hacer uso de correlaciones parciales, modelos de regresión, ajustes de los datos por medio del método de doble masa y verificación de la tendencia a través del el test de Kendal. Se pudo evaluar que para un faltante de datos de 20% esta metodología resulta apropiada, sin embargo, para faltantes de más de 20% se recomienda usar los  modelos AMI bivariada para la imputación de los mismo

Metodología para la imputación de datos faltantes en Metereología

El artículo presenta la metodología que se debe seguir para la imputación de datos en series de precipitación y/o temperatura. El procedimiento consiste en hacer uso de correlaciones parciales, modelos de regresión, ajustes de los datos por medio del método de doble masa y verificación de la tendencia a través del el test de Kendal. Se pudo evaluar que para un faltante de datos de 20% esta metodología resulta apropiada, sin embargo, para faltantes de más de 20% se recomienda usar los  modelos AMI bivariada para la imputación de los mismo

Evaluación de la robustez de un modelo de regresión múltiple para predecir las ventas diarias de un hipermercado en Pereira, Risaralda.

En este trabajo se evalúa la robustez de un modelo de regresión lineal múltiple, usado para predecir las ventas diarias en un departamento de un almacén hipermercado en la ciudad de Pereira. Se evalúa el nivel de adecuación de esta técnica para el caso de estudio a partir de la verificación de supuestos, el nivel de explicación del R2, y validación de la hipótesis: βk ≠ 0

Evaluación de la robustez de un modelo de regresión múltiple para predecir las ventas diarias de un hipermercado en Pereira, Risaralda.

En este trabajo se evalúa la robustez de un modelo de regresión lineal múltiple, usado para predecir las ventas diarias en un departamento de un almacén hipermercado en la ciudad de Pereira. Se evalúa el nivel de adecuación de esta técnica para el caso de estudio a partir de la verificación de supuestos, el nivel de explicación del R2, y validación de la hipótesis: βk ≠ 0

Forecasting German Government Bond Development by (Deep) Neural Networks on Technical and Economic Data

Artificial Intelligence is on its way to change many aspects of every-day-life. One often underestimated industry, where this change happens, is the financial industry. Much work in the area of Artificial Intelligence and Finance is concerned with time series forecasting. One specific and economically important type of time series is the development of government bonds prices over time. This thesis presents an overview of state-of-the art forecasting techniques on government bond prices and compares the established techniques with a newly developed, long short term memory recurrent neural network based technique for bond price forecasting. Initial results show that neural network based approaches can outperform other established techniques. However, further research in this direction needs to be conducted