Método de optimización en la selección de métodos de desagregación temporal

Resumen

Cuando se trabaja con conjuntos de series temporales de diferentes frecuencias, es habitual aplicar procesos de desagregación temporal para adecuar las series a la mayor de las frecuencias del conjunto. A pesar de que existe un gran número de métodos para hacerlo, el método de selección suele ser manual, por este motivo es inviable aplicarlo sobre un gran conjunto de cientos o miles series. Eneste artículo, se propone un método de desagregación temporal sobre grandes conjuntos de series, para lo que se utiliza un criterio de mayor verosimilitud sobre una lista de técnicas candidatas. La serie seleccionada será aquella que más probabilidad tenga de cumplir los criterios de calidad de manera óptima.En este estudio, se realiza un análisis experimental sobre conjunto de 178 series temporales del precio de la vivienda de la Comunidad de Madrid y con cinco técnicas de modelización, donde se comprueba que el método de forma consistente logra seleccionar el método a aplicar a cada serie del conjunto, para que cada una ofrezca buenos niveles de calidad en la desagregación con un proceso que requiere una mínima intervención humana.