En este artículo se presenta un marco general para la construcción de pronósticos usando simulación. El marco permite la incorporación de datos disponibles en un modelo de pronóstico, con la finalidad de cuantificar la incertidumbre en los parámetros del modelo a través de una distribución posterior, la que es utilizada para estimar un pronóstico puntual en la forma de una esperanza condicional (dados los datos). La incertidumbre en el pronóstico puntual se mide a través de una varianza condicional y un intervalo de predicción. Se discute cómo construir intervalos de confianza asintóticos para evaluar la precisión de los estimadores obtenidos por simulación, y se presentan dos ejemplos para ilustrar cómo este enfoque es consistente con las técnicas bayesianas para pronóstico. Se discuten resultados experimentales que confirman la validez de las metodologías propuestas.

Acceso gratuito