Modelos SARFIMA diarios no estacionarios : aplicación al consumo de energía eléctrica.

Abstract

El presente trabajo tiene por objetivo investigar el poder predictivo de los modelos SARFIMA para el análisis de series temporales diarias, con una aplicación a la serie diaria de consumo eléctrico del Uruguay. Este tipo de modelos permite el estudio de características de largo plazo de la serie en cuestión y disminuye la posibilidad de sobrediferenciación de la serie ya que los parámetros de los polinomios de diferenciación son estimados y pueden ser puestos a prueba mediante estadísticos con distribución conocida. La estimación es llevada a cabo con el método de mínimos cuadrados, mediante la utilización del algoritmo de Gauss-Newton. A diferencia de otros métodos de estimación, éste es llevado a cabo en una única etapa, lo que da lugar a estimadores más eficientes. Para poner a prueba la calidad de las predicciones se contrasta el poder predictivo de estos modelos contra modelos SARIMA mediante indicadores como el MAE y MAPE. Los resultados indican que un modelo que permita la diferenciación fraccional es una herramienta poderosa para la predicción de este tipo de series.