En este trabajo se llevará a cabo el desarrollo de una interfaz para el análisis de series temporales en Python. Para ello se realizará un estudio teórico previo de los modelos que se van a utilizar en la interfaz los cuales serán el método Holt Winters, el modelo ARIMA y SARIMA, los modelos ARCH y GARCH en el caso de encontrar heterocedasticidad en los residuos de la serie, y por último el modelo Prophet desarrollado por Facebook. Estos modelos nos permiten ajustar una serie temporal y poder realizar predicciones a futuro en base al estudio y análisis previo realizado. Una vez realizado este estudio teórico se intentará comprender las clases utilizadas para el desarrollo de la interfaz, tanto las interfaces gráficas como las desarrolladas para poder analizar los modelos previamente nombrados. De tal forma que una vez que conocemos las posibilidades que nos dan las librerías nos adentraremos en el desarrollo del código en sí mismo y los resultados que se han logrado. El fin de la interfaz a desarrollar es poder elegir cualquier serie temporal y ajustarla a los modelos que se deseen de una manera sencilla que permita no tener que modificar el código cada vez que se quiera introducir un nuevo archivo o mostrar un gráfico.
ABSTRACT
In this work we will develop an interface for time series analysis in Python. To do so, a previous theoretical study of the models to be used in the interface will be carried out, which will be the Holt Winters method, the ARIMA and SARIMA models, the ARCH and GARCH models in the case of finding heteroscedasticity in the residuals of the series, and finally the Prophet model developed by Facebook. These models allow us to adjust a time series and to be able to make future predictions based on the previous study and analysis carried out. Once this theoretical study has been carried out, we will try to understand the classes used for the development of the interface, both the graphical interfaces and those developed to be able to analyse the previously mentioned models. In such a way that once we know the possibilities that the libraries give us, we will go into the development of the code itself and the results that have been achieved. The purpose of the interface to be developed is to be able to choose any time series and adjust it to the desired models in a simple way that allows us to avoid having to modify the code every time we want to introduce a new file or display a graph.
En este trabajo se llevará a cabo el desarrollo de una interfaz para el análisis de series temporales en Python. Para ello se realizará un estudio teórico previo de los modelos que se van a utilizar en la interfaz los cuales serán el método Holt Winters, el modelo ARIMA y SARIMA, los modelos ARCH y GARCH en el caso de encontrar heterocedasticidad en los residuos de la serie, y por último el modelo Prophet desarrollado por Facebook. Estos modelos nos permiten ajustar una serie temporal y poder realizar predicciones a futuro en base al estudio y análisis previo realizado. Una vez realizado este estudio teórico se intentará comprender las clases utilizadas para el desarrollo de la interfaz, tanto las interfaces gráficas como las desarrolladas para poder analizar los modelos previamente nombrados. De tal forma que una vez que conocemos las posibilidades que nos dan las librerías nos adentraremos en el desarrollo del código en sí mismo y los resultados que se han logrado. El fin de la interfaz a desarrollar es poder elegir cualquier serie temporal y ajustarla a los modelos que se deseen de una manera sencilla que permita no tener que modificar el código cada vez que se quiera introducir un nuevo archivo o mostrar un gráfico.
ABSTRACT
In this work we will develop an interface for time series analysis in Python. To do so, a previous theoretical study of the models to be used in the interface will be carried out, which will be the Holt Winters method, the ARIMA and SARIMA models, the ARCH and GARCH models in the case of finding heteroscedasticity in the residuals of the series, and finally the Prophet model developed by Facebook. These models allow us to adjust a time series and to be able to make future predictions based on the previous study and analysis carried out. Once this theoretical study has been carried out, we will try to understand the classes used for the development of the interface, both the graphical interfaces and those developed to be able to analyse the previously mentioned models. In such a way that once we know the possibilities that the libraries give us, we will go into the development of the code itself and the results that have been achieved. The purpose of the interface to be developed is to be able to choose any time series and adjust it to the desired models in a simple way that allows us to avoid having to modify the code every time we want to introduce a new file or display a graph. Read More
Related posts:
Análisis de series temporales: estudio de casos prácticos en economía
Modelización de yacimientos de áridos y polimetálicos mediante la herramienta de software Leapfrog Geo
Predicción de demanda de gas y electricidad utilizando técnicas estadísticas avanzadas e inteligencia artificial
Desarrollo de un gemelo digital para un sensor de mediciones medioambientales
Diseño y desarrollo de un portal web de patrones de diseños ontológicos
New Hobart GT Series Scales: The WEIGH of the Future