Resumen de Predicción de clusters de series temporales demográficas

Andrés M. Alonso Fernández, Daniel Peña Sánchez de Rivera, Julio Rodríguez Puerta

• español

  En el presente trabajo se propone la aplicación de técnicas cluster al modelado de las series temporales demográficas por edades. El objetivo es localizar la existencia de grupos de edades con una dinámica temporal similar, para posteriormente realizar una estimación conjunta del modelo que describa mejor las características comunes de los grupos de series. El método cluster utilizado permite la comparación de sus modelos generadores sin imponer la independencia de las series. Obtenidos los grupos de series con modelos generadores equivalentes y estimado el modelo generador común se realiza las predicciones a diferentes horizontes. Presentamos los resultados para las series de tasas brutas de mortalidad por grupos de edades simples de ambos sexos. Los predicciones obtenidas a partir de los clusters de series presentan un error cuadrático medio menor que las predicciones mediante modelos univariantes para cada una de las series. La principal ventaja de este método es que permite estimar los parámetros con mayor precisión y esto implica una reducción de la incertidumbre en los pronósticos.

• English

  This paper proposes the application of cluster technique to the modeling of demographical by age time series. The objective is to find the existence of age groups with a similar time dynamic, to posteriorly have a full estimation of the model that describes better the common characteristics of the group series. After the groups series with equivalent models generators and estimated the common generator model, the predictions are made at different horizons. We present the results for the gross mortality rates by simple age groups in both sexes. The predicitions obtained from the clusters of sseries present a quadratic mean error lower than the predictions by univariant models for each series. The main advantage of this method is that it lets estimate the parameters with higher precision and this means a reduction of the incertainty in the pronostics.