ALGORITMO PARA DESARROLLAR PRONÓSTICOS AUTOMÁTICOS DE SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS. EL ÍNDICE NACIONAL DE PRECIOS AL CONSUMIDOR DE MÉXICO

Abstract

El presente estudio compara la precisión de los métodos automáticos de pronóstico de series de tiempo univariadas para el valor del Índice Nacional de Precios al Consumidor de México, para lo cual se utilizan datos mensuales de 1969 a 2021. Se presentan dos de los principales métodos en el área de estudio: 1) Los Modelos Espaciales de Estado de Suavizado Exponencial (ETS) y 2) Los modelos Autoregresivos Integrados y de Medias Móvil (ARIMA). Se desarrolla un algoritmo computacional para la identificación de un proceso de generación de datos para estimar los parámetros óptimos. El segundo método presenta un mejor desempeño en el cálculo de los valores pronosticados. Los resultados muestran la utilidad de los métodos automáticos de pronóstico cuando se siguen los procedimientos adecuados.