Predicción mediante modelos ARFIMA y FOU de energía afluente

Abstract

En este trabajo se estudian predicciones a partir de modelos ARFIMA y FOU para la serie de datos semanales de energía afluente generada por las represas hidroeléctricas de Uruguay entre 1909 y 2012. Se describe la serie de datos, y mediante la estimación del exponente de Hurst se muestra la conveniencia de modelar a través de procesos de memoria larga. Se presentan dos familias de modelos de series de tiempo de este tipo, los ARFIMA y los FOU (Ornstein-Uhlenbeck fraccionarios). Se estiman sus parámetros y se compara el rendimiento de los mismos teniendo en cuenta su poder predictivo.

In this work we study predictions from ARFIMA and FOU models for the weekly data series of affluent energy generated by hydroelectric dams in Uruguay between 1909 and 2012. The estimation of Hurst coefficient suggests modeling through long memory time series. We present two families of time series models of this type, ARFIMA and FOU (fractional Ornstein-Uhlenbeck) models. Their parameters are estimated and taking into account their predictive power, their performance is compared.