SERIES TEMPORALES

Autor: ESPINOLA VILCHEZ ROSARIO.
Año: 2004.
Universidad: CASTILLA-LA MANCHA.
Centro de lectura: E.T.S DE INGENIEROS INDUSTRIALES .
Centro de realización: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES DE CIUDAD REAL.

Resumen: El objetivo básico de esta tesis es el desarrollo de modelos que permitan la predicción de los precios horarios de la electricidad de un mercado de energía eléctrica con un día de antelación. Los modelos utilizados se basan en series temporales y la aplicación de redes neuronales. Dentro de los modelos basados en series temporales se distinguen dos modelos: modelo de Regresión Dinámica y modelo ARIMA. Los modelos de series temporales se aplican para obtener las predicciones de los precios para cada una de las semanas seleccionadas del año 2000 en el mercado peninsular español y también en la Interconexión PJM para el año 2002. Los modelos de redes neuronales sólo se aplican en la Interconexión PJM. Se estudian estos dos mercados para comparar la eficacia de cada uno estos modelos en dos mercados diferentes. Con el objetivo de comparar las predicciones obtenidas con los diferentes modelos se define un modelo naive. En este modelo naive la predicción para cada una de las 24 horas de un día corresponde al precio real del día anterior o la semana anterior, según corresponda. Los valores para la predicción de un lunes corresponden a los precios reales del lunes anterior. Análogamente sucede con los sábados y domingos; los valores predichos son los precios reales de sábados y domingos anteriores. En cambio, para martes, miércoles, jueves y viernes, la predicción para cada uno de estos días es la correspondiente al precio real del día anterior al que se quiere predecir. Con este método naive se obtienen buenas predicciones en zonas donde el precio es estable y también cuando existe un comportamiento similar de una semana a la siguiente y de un día al siguiente. Las tareas llevadas a cabo en esta tesis son las siguientes: 1. Desarrollo de varios modelos de series temporales para la predicción de los precios de la electricidad. Utilización de varios modelos de series temporales, como son el modelo ARIMA y el modelo de Regresión Dinámica para la predicción de precios. Estudio de las características y la fiabilidad de cada uno de los modelos en la predicción de precios y comparación de los resultados obtenidos con cada uno de ellos. 2. Desarrollo de modelos de series temporales con inclusión de series explicativas para la predicción de los precios de la electricidad. Con el fin de mejorar los resultados obtenidos con los modelos descritos en el apartado anterior se utilizan modelos de series temporales con inclusión de series explicativas. Algunas de las series explicativas son la demanda, el producible hidráulico, la reserva hidráulica, y una variable binaria para identificar los fines de semana. Se estudia la relación entre dichas variables con objeto de conocer cuándo es conveniente introducirlas en el modelo. 3. Desarrollo de modelos basados en redes neuronales para la predicción de los precios de la electricidad. Se comparan los resultados obtenidos con estos modelos con los ya obtenidos al utilizar los modelos basados en series temporales. 4. Aplicación de cada uno de los modelos anteriormente descritos tanto al mercado diario peninsular español, como a la Interconexión PJM. Se estudian las características de cada mercado y se determina el método más adecuado para cada uno de ellos. 5. Se lleva a cabo un análisis comparativo de los distintos modelos, incluyendo el modelo naive, empleando datos del mercado diario peninsular español y de la Interconexión PJM. 6. Se estudia la precisión y robustez de cada uno de los modelos al realizar la predicción.

Autor: PARRA ARÉVALO M. ISABEL.
Año: 2003.
Universidad: EXTREMADURA .
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS .

Resumen: El objetivo de la tesis doctoral es modelar y caracterizar la sintomatología de algunas alteraciones psiquiátricas, valorando la correspondiente acción terapéutica, con el fin de disponer de medios objetivos de diagnóstico y predicción de la evolución clínica del paciente. En concreto, se considera un estudio basado en datos reales,proporcionados por la Unidad de Psiquiatría del Hospital Universitario Infanta Cristina de Badajoz, relativos al peso diario para pacientes diagnósticados de Trastornos de la Conducta Alimentaria y a registros electroencefalográficos para pacientes a los cuales se administra Terapia Electroconvulsiva. Para evitar sesgos en las conclusiones se han tomado las debidas precuaciones como utilizar la técnica doble ciego o trabajar con grupos de control. En ambos casos, se realiza un estudio exhaustivo de las series temporales correspondientes, utilizando una metodología común basada en técnicas específicas de modelos dinámicos no lineales. Para poder llevar a cabo el análisis de los datos, se ha desarrollado un paquete de funciones (programadas en Matemáticas) que facilitan desde el análisis gráfico hasta el cálculo de medidas de compeljidad. Como conclusiones más relevantes, se pueden destacar. * El estudio de la evolución del peso en pacientes con trastornos de la conducta alimentaria en el diagrama de fases se puede caracterizar a partir de la dimensión fratal del atractor. * Mediante dinámica simbólica o la dimensión fractal se puede estimar el final de la convulsión en Terapia Electroconvulsiva, de forma que haya una mejor concordancia con las observaciones del personal clínico que las relativas a otros algoritmos en uso. * Resultados preliminares indican que el valor donde se estabiliza la dimensión fractal tras finalizar una convulsión está directamente relacionado con la mejoría global del paciente.

Autor: FERNÁNDEZ DE CASTRO BELÉN M..
Año: 2003.
Universidad: SANTIAGO DE COMPOSTELA.
Centro de lectura: MATEMÁTICAS.
Centro de realización: FACULTAD DE MATEMÁTICAS - UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA.

Resumen: El presente trabajo aborda el desarrollo de modelos estadísticos de predicción como herramienta de ayuda en el control de la calidad del aire. Concretamente, se desarrollan diversos modelos para predecir niveles de SO2 en el entorno de una central térmica que utiliza carbón como combustible en la generación de energía eléctrica. En el capítulo 1 de la presente memoria se describe detalladamente el problema ambiental que motiva el problema estadístico. En los siguientes capítulos se aborda la solución al problema desde diferentes puntos de vista. Inicialmente se desarrollan modelos de redes neuronales como mecanizados de predicción puntual (capítulo 2). Los resultados de estos modelos se mejoran con la aplicación de técnicas de boosting en el capítulo 3. A partir del capítulo 4 se aborda el problema de predicción desde un punto de vista funcional, introduciendo diversos modelos con los que se obtienen resultados, competitivos si se comparan con los resultados puntuales, con el valor añadido que representa la obtención de una curva como predicción, en lugar de un único punto. En el capítulo 5 se desarrollan metodologías bootstrap para los modelos funcionales, lo que nos permite generar regiones de confianza para las predicciones funcionales. Finalmente, en el capítulo 6, se desarrolla un algoritmo boosting funcional que permite mejorar las predicciones obtenidas con los distintos modelos funcionales. El objetivo perseguido en todos los desarrollos, es la obtención de resultados de predicción fiables que permitan la inclusión de estas técnicas en un Sistema de Control Suplementario de la Contaminación Atmosférica, como herramienta efectiva de ayuda en la toma de decisiones. El principal objetivo de los citados sistemas es la reducción del impacto de la contaminación de la central térmica en su entorno. Por tanto, los modelos de predicción desarrollos constituyen una aportación, un pequeño granito de arena, a la conservación del medioambiente.

Autor: MATÍAS FERNÁNDEZ JOSÉ M..
Año: 2003.
Universidad: SANTIAGO DE COMPOSTELA.
Centro de lectura: MATEMÁTICAS.
Centro de realización: FACULTAD DE MATEMÁTICAS, UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA.

Resumen: La tesis recoge una exposición sistemática del estado del arte de los modelos y algoritmos de redes neuronales en el marco de la teoría del aprendizaje estadístico, incluyendo los algoritmos Boosting. Como aportaciones relevantes destacan las siguientes: 1,- La clarificación de las relaciones entre las redes RRBF de regularización, las Support Vector Machines y el Kringing. 2,- La utilización del covariograma como núcleo en las arquitecturas radiales, bajo un contexto bayesiano, que permite incorporar al modelo la estructura de asociación provocada por la hipótesis de tendencia, y mejora los resultados obtenidos con núcleos estándar isotrópicos. 3,- El Kriging Regulariado como resultado de la aplicación de la metodología de los support vectors al Kriging, obteniéndose como casos particulares el Kriging Simple y el Kriging Universal, así como la regresión bayesiana con prior gausiana para los parámetros. 4,- Un algoritmo LS-Boost que utiliza como "weak learners" redes neuronales RBF sobre proyecciones en el esapcio de centrada. 5,- Una batería de algoritmos para series de tiempo heterocedásticas: A,- Modelos de redes neuronales para tendencia-varianza entrenadas simultáneamente mediante verosimilitud gausiana. B,- La generalización del algoritmo Gradient-Boost para varias hipótesis, específicamente para tendencia-varianza simultáneas, utilizando como "weak learners" redes neuronales RBF y MLP, y técnicas ARMA-GARCH, éstas últimas con el fin de modelizar la posible heterocedasticidad de la serie del gradiente heredada de la serie original. C,- Algoritmo WildBoostGarch como resultado de aplicar sucesivamente modelos GARCH a la discrepancia entre resíduos al cuadrado y varianza recogida en las iteraciones anteriores. 6,- Aplicación de los algoritmos anteriores a un problema de predicción en Mercados Financieros tanto sobre conjuntos artificiales de datos como una serie de datos reales del índice Standard & Poor's. 7,- Aplicación de diversos algoritmos a un problema de Estimación de la Explotación de una mina de Pizarra, comparando sus prestaciones con el Kriging. 8,- Aplicación de diversos algoritmos a un problema de planificación de la reforestación en una comarca española.

Autor: VEGA GONZÁLEZ CRISTÓBAL ERNESTO.
Año: 2003.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS, DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA, UNIVERSIDAD DE GRANADA.

Resumen: El objeto de esta memoria es presentar dos metodologías para abordar sendos problemas surgidos en el ámbito del análisis de datos temporales. Esta Tesis está estructurada en un total de tres capítulos que a continuación están resumidos. En el Capítulo 1 están dadas las ideas generales del análisis wavelet; aquí se desarrollan los contenidos teóricos que se usaran en la tesis y se unifica la notación. En el Capítulo 2 se desarrolla un procedimiento de estimación no - lineal de señales, a partir de un conjunto finito de observaciones, mediante el análisis wavelet. El procedimiento LDM-G desarrollado está basado en el principio de Longitud de Descripción Mínima y en la transformación de contracción garrote. El procedimiento LDM-G tiene la finalidad de eliminar ruido en forma eficiente y automática, es contrastado con otros procedimiento de estimación de señales mediante el análisis wavelet. Utilizamos el principio LDM, el cual permite una selección simultánea tanto del umbral como de la wavelet usada en el proceso de estimación. El procedimiento propuesto es comparado con le procedimiento de Stein, en el caso de datos simulados. La aplicación del método de estimación propuesto se lleva a cabo en señales registradas por sensores utilizados en estudios de Química Analítica. Los resultados reportados en este capítulo muestran la eficiencia del procedimiento LDM-G propuesto para las señales simuladas y para las señales de QA estudiadas. En el Capítulo 3, están desarrollados los modelos de series temporales wavelet autorregresivos W-ARMA, como una alternativa a los modelos ARMA; la idea es dar una estimación de un tipo de modelo que contenga coeficientes no - constantes sin tener que pre - especificar la naturaleza del proceso de ajuste. Los coeficientes dependientes del tiempo del modelo planteado tendrán desarrollos wavelet. Primero estudiamos los modelos autorregresivos de primer orden cuando los coeficientes son funciones determinísticas, como una extensión elemental de los modelos AR(1). Seguidamente presentamos los modelos W - ARMA y, como un caso particular, los modelos W - AR(1). A continuación desarrollamos un contraste de significación para el caso de los modelos W - AR(1), y mediante experimentos de Monte Carlo, se analiza la potencia de dicho contraste de significación. Luego se propone un algoritmo para la identificación y estimación de los procesos W - ARMA(p,q). Esta metodología es verificada con datos simulados y aplicadas a la series de datos de la variación del tipo de cambio de referencia entre el Bolívar y el Dólar USA (Bs/$). Con los resultados reportados mostraron que, al aplicar el procedimiento planteado, podemos obtener una estimación consistente de los coeficientes tiempo - dependiente en un proceso tipo ARMA. En esta estimación no hemos tenido que usar un conocimiento a pirori de la serie, ni de ninguna otra variable exógena. En la aplicación al estudio de la variación semanal del tipo de cambio de referencia Bs/$, mostramos que el procedimiento se adapta a una serie de datos que tiene variaciones abruptas.

Autor: GALEANO SAN MIGUEL PEDRO.
Año: 2003.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS.
Centro de realización: ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR.

Resumen: Esta Tesis se centra en el análisis de algunas propiedades dinámicas de las series temporales univariantes y multivariantes. Concretamente, se analizan tres problemas habituales en el análisis de una serie temporal: (1) observaciones atípicas, que son aquellas observaciones afectadas por fenómenos dinámicos no relacionadas con la estructura dinámica de la serie temporal, (2) cambios en la varianza marginal de la serie, que corresponden a la observación de diferentes periodos en cuanto a la varianza de la serie y (3) criterios de selección de modelos, que consisten en la determinación de un modelo adecuado para una serie temporal. Las aportaciones de esta Tesis contribuyen a la resolución de estos tres problemas. Se propone un método de detección y estimación de datos atípicos en series multivariantes basado en la proyección del vector de series en direcciones adecuadas. El método propuesto tiene la ventaja de no requerir un modelo inicial para la serie. De esta manera se puede limpiar la serie de atípicos y posteriormente, obtener un modelo para estimar conjuntamente los parámetros, el tamaño y efectos de los atípicos. Para cambios de varianza, se proponen dos algoritmos para la detección y estimación de cambios en la varianza marginal de una serie multivariante. También se proponen contrastes para identificar cambios de correlaciones entre las componentes del vector de series. Finalmente, se propone un enfoque para seleccionar modelos basado en análisis discriminante que unifica criterios clásicos y Bayesianos obtenidos mediante diferentes enfoques. Además, este planteamiento permite añadir un término de corrección en estos criterios que no modifican sus propiedades asintóticas pero que hacen mejorar su comportamiento en muestras finitas. El método se aplica para seleccionar modelos autorregresivos y de media móvil y un tipo especial de modelos no lineales, los modelos autorregresivos por umbrales.

Autor: REDONDAS MARRERO MARIA DOLORES.
Año: 2003.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICA.
Centro de realización: UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.

Resumen: En esta tesis se ha desarrollado una línea de investigación centrada en la incorporación en la inferencia de la variabilidad asociada a la selección del modelo. La incorporación de esta variabilidad se realiza mediante el promedio Bayesiano de modelos (BMA) en tres grupos de modelos de gran interés eminentemente práctico. Se comienza realizando un revisión del BMA. Después se aplica el BMA a: (1) la selección del grado de un modelo de regresión polinómico, comparando cuatro procedimientos que permiten calcular las probabilidades a posteriori de los modelos cuando la distribución a priori sobre los parámetros es impropia; (2) la estimación no paramétrica de una curva mediante mixtura de modelos polinómicos, siendo robustificado el procedimiento frente a la presencia de atípicos, y (3) la predicción con modelos autorregresivos de series temporales, de forma que los intervalos de la predicción incorporan la variabilidad debida a los parámetros y al modelo. Se encuentra que incorporar la incertidumbre debida al modelo mejora la cobertura de los intervalos de confianza de la predicción. Los resultados obtenidos muestran la importancia de incorporar la variabilidad debida a la selección del modelo para el análisis aplicado de datos en las tres áreas en las que ha sido desarrollado.

Autor: ESCANCIANO REYERO JUAN CARLOS.
Año: 2003.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS.
Centro de realización: UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.

Resumen: Esta tesis contribuye a la literatura sobre contrastes de especificación para la media condicional de series temporales lineales y no lineales. En el primer capítulo se presenta una panorámica de los distintos contrastes de especificación propuestos en la literatura y se sitúan las contribuciones de esta tesis en el contexto de esta literatura. El segundo capítulo presenta una teoría general para el estudio y análisis de los contrastes basados en el enfoque integrado. Se propone una nueva teoría asintótica con la que se estudia la distribución asintótica del estadístico del contraste. En el tercer capítulo se presenta una nueva metodología espectral para el caso en el que el conjunto de información es de dimensión infinita. Se realiza un análisis análogo al del capítulo anterior pero ahora utilizando un enfoque de espacios de Hilbert. En el cuarto capítulo se estudian las propiedades de potencia local asintótica de los contrastes basados en el enfoque integrado. Se definen eficiencias relativas y absolutas y el contraste óptimo direccional. En el quinto capítulo se presentan aplicaciones a datos reales; económicos y financieros, y estudios de Monte Carlo para diversos problemas de modelización econométrica. Finalmente, en el sexto capítulo se discute algunas extensiones y se concluye.

Autor: RAMALLE GÓMARA ENRIQUE.
Año: 2003.
Universidad: VALLADOLID.
Centro de lectura: MEDICINA.

Resumen: Introducción: En los países desarrollados la mortalidad por cáncer supone alrededor del 25% de la mortalidad por todas las causas. La investigación ha analizado la mortalidad por cáncer en el período 1991 a 2000 en La Rioja. Objetivos: Caracterizar las tendencias recientes en la mortalidad por cáncer en La Rioja para el período 1991 a 2000. Conocer el patrón de mortalidad por cáncer en La Rioja. Material y métodos: Estudio descriptivo ecológico de la tendencia en la mortalidad por cáncer en La Rioja. Se han considerado los tumores malignos, códigos 140 a 208 de la CIE-9 y C00 a C97 de la CIE-10. Resultados. Un tercio de los varones y un quinto de las mujeres que fallecieron en el período 1991 a 2000 lo fueron por cáncer. Las tasas de mortalidad por el conjunto de cánceres son en la Rioja similares a las de España, tanto en varones como en mujeres, y a las de la Unión Europea, en el caso de los varones. Las riojanas tienen tasas de mortalidad por cáncer antes de los 75 años de edad es del 16% en varones y del 7% en mujeres. Los cuatro grandes cánceres: pulmón, colorrectal, próstata y mama en la mujer han sido los causantes de mayor número de fallecimientos en 2000. En los varones, el orden ha sido: cáncer de pulmon, de próstata y colorrectal. En las mujeres cáncer colorrectal y de mama.

Autor: MONTESINOS GUILLOT AMPARO.
Año: 2003.
Universidad: POLITECNICA DE VALENCIA.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES .
Centro de realización: DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA APLICADAS Y CALIDAD.

Resumen: El Laboratorio Químico Municipal del Ayuntamiento de Valencia posee dos redes de monitoreo para la recogida de datos tanto de contaminación como de algunos parámetros meterorológicos. La red manual dispone de un total de catorce estaciones distribuidas en distintos puntos de la ciudad, esta red recoge datos medios diarios. Por otra parte, la red automática consta de cinco estaciones situadas en diferentes lugares y recoge promedios cada quince minutos. Se dispone de los datos correspondientes al período comprendido entre el 1 de enero de 1995 y el 28 de febrero de 1997, tanto para la red automática como para la red manual. Un primer análisis descriptivo permitió detectar gran cantidad de datos faltantes, lo que obligó a calcular medias semanales de los datos registrados por la red manual, y medias diarias de los datos registrados por la red automática. Todo ello se ha podido hacer por medio de distintos programas realizados en lenguaje clipper. En el presente trabajo se hace una comprobación del cumplimiento de la normativa vigente observándose que en la mayoría de los casos se cumple dicha normativa. El objetivo de esta tesis es analizar estadísticamente el comportamiento de los distintos contaminantes. En primer lugar se ha realizado una revisión bibliográfica de distintas técnicas estadísticas que se pueden aplicar en el ámbito medioambiental y que han marcado la metodología a seguir para conseguir el objetivo buscando. La red automática de cinco estaciones por lo que el comportamiento espacial tan sólo se puede estudiar de forma descriptiva. Sin embargo sí se ha podido hacer un exhaustivo estudio del comportamiento temporal de las distintas series de contaminantes observándose que cada uno de los contaminantes presenta un comportamiento temporal muy similar en todas las estaciones. Para poder explicar con mayor detalle este hecho se han aplicado distinas técnicas multivariantes que nos han puesto de manifiesto la relación existente entre los niveles de contaminación y el día de la semana y la época del año, así como la relación de los mismos con los parámetros meterorológicos en una estación concreta. Esto se repite para todas las estaciones. La red manual cuenta con catorce estaciones pero tan sólo se dispone de datos suficientes para el estudio temporal para uno de los contaminantes, por lo que se ha decidido trabajar con él, estudiándose la modelización temporal y observándose un comportamiento similar en todas las estaciones. Una vez eliminada la componente temporal se ha estudiado el comportamiento espacial por medio del variograma.

Autor: GARCÍA MÁRQUEZ FAUSTO PEDRO .
Año: 2003.
Universidad: CASTILLA-LA MANCHA.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES DE CIUDAD REAL.

Resumen: Desde el origen de la política común del transporte ferroviario hasta nuestros días, dicho sector ha sufrido numerosos cambios y mejoras en todos los campos, como son el legislativo, técnico, etc. Actualmente, con la incorporación de la alta velocidad, la seguridad de la superestructura ferroviaria es uno de los factores más importantes. Ésta depende de los elementos que la componen, en especial de los elementos críticos, siendo uno de los más relevantes el desvió ferroviario. El incremento de seguridad de estos elementos ha sido impulsado por el uso de las nuevas tecnologías, ya que ha fomentado el desarrollo de nuevos sistemas de mantenimiento, como el empleado en esta tesis (RCM2). RCM2 se basa en las técnicas de mantenimiento centrado en la fiabilidad (Reliability-Centred Maintenance, RCM1) y monitorización remotada basada en la condición (Remote Conditión Monitoring, RCM2). Con el fin de detectar fallos empleando esta técnica, se ha desarrollado un modelo que consta de siguientes criterios: * Anomalías en la forma de la curva. * Posición del máximo de las curvas fuerza (N) VS. Tiempo (S). * Relación entre áreas de la curva separadas por el máximo. En dicho modelos se ha empleado el filtro de Kalman (FK) con el fin depoder mejorar su eficiencia. La mejora se debe fundamentalmente a que la aplicación de los criterios anteriores a las curvas limpias de ruido (filtradas con el FK), produce una mejora sustancial en la detección de fallos. Finalmente se propone un modelo más elaborado dentro del marco de modelos de componentes no observables (en forma de espacio de los estados) en el que la forma de las curvas de referencia libres de fallos se comparan con el resto de la información existente a medida que llegan al centro de control

Autor: VALENZUELA CANSINO OLGA.
Año: 2002.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: ARQUITECTURA.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.

Resumen: El presente proyecto significa un nuevo aporte en la aplicación de la metodología Box-Jenkins, en el punto donde la misma presenta grandes inconvenientes para la elección de la estructura del sistema. El objetivo principal es el desarrollo de una metodología que obtenga de forma utomática, y sin la intervención de un usuario experto, el modelo de la serie ARIMA utilizando para ello herramientas de computación avanzada como son la lógica difusa, las redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos. Gracias a la sinergia de dichos paradigmas, la técnica de modelado lienal de series temporales mediante ARIMA será mejorada gracias a la identificación automática, mediante sistemas expertos, de la estructura del modelo ARIMA (p,q). Otro aspecto importante será la determinación de la estacionalidad de la serie para poder trabajar con modelos más complejos como son los SARIMA. Como conclusiones y logros más importantes podemos destacar: Se ha creado un sistema experto para la determinación automática y eficiente de la estacionariedad de una serie temporal. En efecto, muchos programas comerciales en la actualidad requieren la introducción del orden de diferenciación de la serie temporal, sin embargo este puede ser un dato desconocido para el usuario. En este campo se ha realizado un sistema expero que permite al usuario la automatización del proceso de identificación del orden de diferenciación. Se ha realizado un sistema experto que permite identificar, no sólo si la serie temporal presentada es estacional o no, sino también el orden de la estacionalidad. Debido a que la información de los coeficientes de autocorrelación y autocorrelación parcial no permite una identificación satisfactoria de modelos mixtos ARMA, se realizaron diversos sistemas neuronales que utilizan las tablas Corner, EACF y SCAN como valores de entrada. Se comprobó el comportamiento del sistema ante un gran número de series temporales de diversos órdenes, comprobando que los métodos EACF y SCAN producen muy buenos resultados, con aciertos en la identificación de modelos mixtos y modelos puros superiores al 85% para los patrones de test, y del orden del 90% para los datos de entrenamiento.

Autor: SAN ISIDRO PINDADO M. JESÚS.
Año: 2002.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMÁTICAS.
Centro de realización: FAC. CC. MATEMÁTICAS.

Resumen: La tesis nace ante la necesidad de caracterizar y predecir, a corto plazo y localmente, la velocidad de viento como recurso energético. La finalidad es optimizar la producción de los parques eólicos y la gestión de las compañías distribuidoras de energía eléctrica. La tesis se engloba en la nueva minería de datos "data-mining", es decir, en la utilización de la conjunción de técnicas estadísticas-computacionales guiadas hacia la resolución de problemas tales como predicción y decisión. La metodología propuesta está dirigida a predicción de series temporales no-lineales en donde se interconectan análisis de wavelets, teoría del caos y redes neuronales junto con técnicas clusters. Experimentalmente el estudio se ha realizado para la variable climática correspondiente a la velocidad de viento, medida en las instalaciones del Centro de Desarrollo de Energías Renovables del CIEMAT, Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas, del Ministerio de Industria y Energía. Dicha variable se considera como un proceso continuo no-lineal. De ahí la exigencia de realizar un análisis pormenorizado de series temporales no lineales (sin obviar las consecuencias del análisis lineal), guiado hacia la predicción de la serie.

Autor: BLANCO MORENO FRANCISCA.
Año: 2002.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: CIENCIAS POLÍTICAS Y SOCIOLOGÍA.
Centro de realización: FACULTAD DE CC. POLÍTICAS Y SOCIOLOGÍA.

Resumen: Las series de accidentes de tráfico son una fuente de datos longitudinales que se pueden considerar como el resultado del planteamiento de un diseño cuasi-experimental de series temporales interrumpidas post hoc, donde la unidad de recogida de información es la población total, las variables dependientes son varias (número total de accidentes, número total de accidentes mortales, número total de víctimas, etc.) y las intervenciones también: campañas de publicidad, nuevas regulaciones que se han ido aprobando y aplicando a lo largo de los años (regulación sobre el nivel de alcohol en sangre permitiendo, regulación del uso del cinturón, etc.). La universalidad de la aplicación imposibilita el establecimiento de grupos de control, que sería la mejor solución para muchos de los problemas de validez de este tipo de diseños. Ahora bien, para algunas de las variables dependientes se dispone de otra variable dependiente a la cual la intervención/regulación no se aplica. Esta serie / variable dependiente la he utilizado para controlar otras posibles interpretaciones al impacto. Aplicando los modelos ARIMA y de función de transferencia, se ha analizado si la legislación del alcohómetro y del cinturón de seguridad tuvo algún impacto en las diferentes series, intentando controlar y/o eliminar las posibles explicaciones alternativas en los casos en los que hubo impacto estadísticamente significativo. De este modo se ha cumplido el objetivo de avanzar en la relación entre validez interna, diseños de investigación y análisis estadístico, continuando una tradición metodológica interdisciplinar que comenzó con el estudio seminal de Campbell y Stanley y continúa con Cook, Reichardt, Kish, Rossi …

Autor: MARTÍN RODRÍGUEZ GLORIA.
Año: 2002.
Universidad: LA LAGUNA.
Centro de lectura: CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.

Resumen: El objetivo fundamental de este trabajo ha sido diseñar procedimientos útiles para modelar los comportamientos estacionales en series temporales económicas observadas con alta frecuencia, adaptados a las particularidades de este tipo de series, y, en particular, mostrar la utilidad de las funciones splines para recoger estas especificidades en el seno metodológico de los modelos estructurales. La primera parte del texto, con una ordenación más técnica, se dedica a exponer la metodología que será aplicada en la segunda parte, cuyo fin es ilustrar el potencial de la metodología propuesta. En primer lugar, se pone el énfasis en describir la racionalidad subyacente en los modelos estructurales, indicar la forma en la que podrían ser empleados y señalar aquellos aspectos en que su metodología difiere de enfoques alternativos. A continuación, se expone la representación más general en el espacio de los estados y se explica cómo se puede usar el filtro de Kalman para estimar el valor de las denominadas variables de estado. Se muestra, entonces, que los modelos estructurales constituyen un caso particular de los modelos en el espacio de los estados. Por último, se indica el modo de obtener una estimación de los componentes de una serie temporal en cada uno de los instantes del tiempo a través del filtro de Kalman. En segundo lugar, se exponen con detalle las características de las funciones splines en el ámbito del análisis de series temporales y, más concretamente, se describen los distintos procedimientos a través de los cuales estas funciones pueden, en el contexto de los modelos estructurales, utilizarse como herramienta adecuada para recoger fluctuaciones periódicas de naturaleza determinística y también estocástica. Y, en concreto, se presenta la adaptación de aquellos procedimientos que implican la optimización de alguna función relativa al error cometido en el ajuste sin necesidad de imponer que la función spline pase necesariamente por determinados puntos. Una vez expuesto el marco metodológico, en los capítulos tercero a quinto, se valora el funcionamiento de estas técnicas cuando se aplican a series temporales económicas que contienen fluctuaciones periódicas de alta frecuencia (semanal, diaria y horaria). En concreto, ha sido preciso introducir modificaciones metodológicas cuyo valor añadido es que aportan soluciones a los distintos problemas de heterogeneidad en la variación estacional que caracterizan a las series analizadas (periodos, estacionales anuales no siempre de la misma longitud, combinación de años bisiestos y no bisiestos, coexistencia de fluctuaciones estacionales de distinto periodo, estacionalidad estocástica, …).

Autor: UBIERNA GORRICHO ANDRÉS.
Año: 2002.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS.
Centro de realización: UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.

Resumen: En esta tesis se intenta profundizar en las técnicas de contraste de bondad de ajuste en series temporales basadas en el correlograma residual existente en la literatura, intentando mejorarlas con un nuevo método. Para ello se comienza repasando los principales métodos de contraste que se encuentran en la literatura. Tras ello se realiza un análisis detallado de las propiedades asintónicas del correlograma residual. Estos resultados son fundamentales a la hora de presentar el método que se propone como alternativa a los existentes para ser utilizado en la fase de validación del modelo ajustado. La introducción de esta nueva familia de estadísticos se motiva como una extensión natural del método propuesto por Durbin (1975) y se comparan los resultados que ambos métodos obtienen en la práctica. Se ofrece además un amplio estudio de simulación comparando el método presentado con los más comúnmente utilizados. Por último se introducen posibles líneas de investigación futuras que complementan y extienden el contenido presentado.

Autor: TORRES ARAGÓ ANGEL.
Año: 2002.
Universidad: POLITECNICA DE CATALUÑA.
Centro de realización: FACULTAT DE MATEMATIQUES I ESTADISTICA.

Autor: LÓPEZ RISUEÑO GUSTAVO.
Año: 2002.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN .
Centro de realización: E.T.S.I. TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: La progresiva digitalización en los receptores de interceptación hace posible la incorporación de técnicas de procesado digital avanzado, cuya finalidad es hacer frente a la crecimiente complejidad de las formas deonda de los sistemas radar, cada vez más difíciles de interceptar por parte de los receptores clásicos analógicos. La interceptación de señales tiene como objetivos la detección y caracterización de las señales presentes en un determinado electromagnético. Este problema se caracteriza por el alto grado de desconocimiento acerca de las señales presentes en dicho entorno. Se profundiza en el diseño y la evaluación de algoritmos basados en el análisis tiempo-frecuencia aplicados a dicho problema. Se aborda tanto la detección de señales, como su análisis, con el fin de determinar los parámetros que las caracterizan. Para ello, se utilizan dos enfoques, el estadístico y el neuronal. La Tesis propone tres tipos de receptores: 1,- El primero de ellos es un receptor canalizado digital, feredero de las propiedades y del enfoque de los receptores canalizados analógicos (alta sensibilidad, alto margen dinámico y capacidad de procesar señales simultáneas). La canalización se realiza mediante la transformada de Fourier de ventana deslizante con un adecuado diseño de la ventana. Este sistema incluye el uso de integradores no coherentes en paralelo con el fin de mejorar la sensibilidad qu ofrece la mera canalización. Uno de los principales problemas de estos receptores es que una misma señal puede ser detectada en varios integradores de un canal y en varios canales, en función de su duración y ancha de banda. Por tanto, el análisis se hace en dos etapas. Primero se analiza cada canal por separado y, posteriormente, se realiza la fusión de la información suministrada por cada canal. 2,- El segundo receptor también sigue un enfoque estadístico e intenta mejorar las prestaciones del anterior utilizando descomposición atómica. La descomposición atómica, matching pursuit o adaptive Gabor represenation es un una técnica de aproximación adaptativa que proporciona representaicón compactas de las señales gracias al uso de diccionarios altamente redundantes. En este caso, se emplea el diccionario de chirplets debido a sus propiedades tiempo-frecuencia. 3,- El tercer receptor es de tipo neuronal y se basa en el uso de redes neuronales convolucionales y análisis tiempo-frecuencia. Con él se pretende ofrecer una alternativa a la necesidad de conocer la función densidad de probabilidad en los detectores de enfoque estadístico. Se plantea como una solución a la detección en escenarios de difícil modelado. El uso de redes neuronales convolucionales, se debe a su idoneidad para el procesado de imágenes, ya que la red se alimenta con imágenes tiempo-frecuencia. El interés de la Tesis va más allá del estudio del escenario típico de interceptación y explora entornos donde existe un desconocimiento parcial o total sobre la perturbación. En cada caso, se obtienen nuevos detectores y se analiza su carácter CFAR.

Autor: VALLS CORRAL LOURDES.
Año: 2002.
Universidad: RAMON LLULL.
Centro de lectura: ECONOMÍA .
Centro de realización: FACULTAT D'ECONOMIAS IQS.

Resumen: El uso de técnicas estadísticas para la obtención de previsiones en la empresa es, en la actualidad, escaso en comparación con el amplio abanico de métodos disponibles. Algunos autores defienden que el futuro de las investigaciones se centre en encontrar la forma de vencer esta reticencia proporcionando herramientas que faciliten esta labor. El objetivo de esta tesis doctoral es diseñar y poner en práctica un procedimiento de validación de una herramienta de previsión a corto plazo con la finalidad que el usuario conozca el nivel de fiabilidad de dicha herramienta. En primer lugar, se ha desarrollado una herramienta en forma de libro de cálculo de Excel 2000, que permite obtener, automáticamente, las previsiones para los seis periodos siguientes, aplicando las principales técnicas empresariales a corto plazo. Para ello, se han tomado algunas decisiones que resolvieran ciertos problemas que no quedaban recogidos en la bibliografía consultada. Éstas hacen referencia a: la determinación de un criterio de inicio para las técnicas de alisado exponencial, la estimación de las medidas de error de los ajustes sobre las series previamente desestacionalizadas y, por último, al proceso de combinación de dos técnicas de previsión para obtener los valores de las previsiones finales. A continuación, se ha validado la herramienta programada a partir del análisis de la precisión de los resultados de previsión en tres vertientes diferentes: 1,- Verificar la formulación utilizada en la programación de las técnicas. 2,- Analizar la precisión de los resultados de previsión proporcionados. 3,- Comprobar que las características distintivas del programa mejoran los resultados. Para llevar dos últimas fases de validación, se ha tomado como referencia el programa Forecast Pro, especializado en el cálculo de previsiones y que incorpora un sistema experto para la selección de las técnicas. Por otro lado, también se ha seleccionado un conjunto de series, extraídas a partir de una muestra aleatoria estratificada de las 3003 series utilizadas en el estudio emprírico M3-Competition y que nos ha servido para generar un total de 3.516 ajustes útiles en la comparación. La metodología propuesta, se basa en la que plantea el National Physical Laboratory para la validación de los programas científicos a través de la definición de unos estándares de comparación cuyos resultados se conozcan a pirori. La diferenciación con la que nosotros hemos deiseñado, estriba en la determinación de los estándares y, por tanto, el análisis de los resultados. Los resultados de las tres fases de validación han incluido con la comprobación de la correcta programación de las fórmulas utilizadas y de que no existen suficientes evidencias como para establecer diferencias significativas entre la precisión de los resultados obtenidos por ambos progrmas, incluyendo la aplicación de métodos matemáticamente más sofisticados como es el método ARIMA. Cabe señalar, sin embargo, que bajo algunas situaciones específicas, nuestra herramienta es superior al programa referenciado. Así mismo, los resultados han revelado que las características distintivas de las herramientas desarrollada mejoran la precisión de las previsiones.

Autor: MINGUEZ SALIDO ROMAN.
Año: 2001.
Universidad: SAN PABLO CEU.
Centro de lectura: CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: UNIVERSIDAD SAN PABLO-CEU.

Resumen: El objetivo de esta tesis es ampliar el estudio de la no estacionariedad para abarcar aquellos procesos estocasticos que pueden cambiar su carácter(estacionario o no estacionario) en cada momento del tiempo. En la primera parte del trabajo se recogen las propiedades de los procesos que poseen raiz unitaria junto con los contrastes de deteccion adecuados, incidiendo especialmente en los problemas derivados de la existencia de rupturas estructurales durante el periodo muestral. La segunda parte de la tesis describe las propiedades estocasticas y dinamicas de modelos que incluyen raiz unitaria estocastica (STUR), realizandose un estudio de simulacion para describir el comportamiento de la funcion generalizada de respuesta al impulso asociada a dichos modelos. Por otro lado, se utiliza la teoria asintotica adecuada para desarrollar contrastes de deteccion de raiz unitaria estocastica y se diseña otro amplio estudio de simulacion para obtener superficies de respuesta utiles en la realizacion de estos contrastes con tamaño muestral finito. Finalmente se deriva la funcion de distribucion y de densidad numericas asociadas a cada uno de los contrastes. En la tercera parte del trabajo se realizan aplicaciones empiricas de los contrastes desarrollados al analisis de coyuntura y la economia financiera. Se estima modelos STUR para los principales indices bursatiles mundiales realizando un ejercicio de prediccion comparativo con modelos de series temporales alternativos. La tesis se cierra con un capitulo de conclusiones y lineas futuras de investigacion.