# name
Models de xarxes neuronals versus models lineals per la predicció de sèries temporals

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2020, Tutor: Ernest Pons Fanals

# metadata.dc.description.abstract[].value
[cat] La predicció de valors futurs és una tècnica que ha causat un interès creixent en molts
sectors, per això, s’estan estudiant nous mètodes per tal de poder conèixer les situacions
futures de la manera més exacta possible. En aquest treball de fi de grau, es realitzarà una
comparativa entre dos mètodes de predicció per dades de sèries temporals, concretament,
dades que fan referència al turisme a Espanya des de l’any 2000 fins l’actualitat. Per això
s’utilitzaran els models ARIMA i les Xarxes Neuronals. Per fer-ho, s’ha fet una àmplia
recerca dels mètodes i un anàlisi de les dades que s’estudien. S’han implementat els
mètodes adaptant-los a les dades i tot seguit, s’ha realitzat la comparativa entre els
mètodes per veure quin s’ajusta millor a la sèrie i finalment s’ha fet un anàlisi de l’impacte
del coronavirus al turisme espanyol.
Les conclusions principals obtingudes mostren que tant els mètodes ARIMA com les
xarxes neuronals són vàlids per la predicció de sèries temporals. Per les dades utilitzades
els mètodes que millor s’adapten a les dades són els mètodes ARIMA però aquesta
conclusió és aplicable únicament per aquestes dades. També s’ha arribat a la conclusió
de que cap dels mètodes és capaç de predir un fet extraordinari com ha estat la crisi del
coronavirus.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] Forecasting future values is a technique that has caused a growing interest in many
sectors, so new methods are being studied in order to know future situations as accurately
as possible. In this thesis, a comparison will be made between two prediction methods for
time series data, specifically, data that refer to tourism in Spain from 2000 to the present.
This is why ARIMA models and Neural Networks will be used. To do this, a thorough
search of the methods and an analysis of the data under study has been done. The methods
have been implemented by adapting them to the data and then the comparison between
the methods has been made to see which one best fits the series and finally an analysis of
the impact of the coronavirus on the Spanish tourism.
The main conclusions obtained show that both ARIMA methods and neural networks are
valid for the prediction of time series. For the data used, the methods that best fit the data
are the ARIMA methods, but this conclusion is applicable only to this data. It has also
been concluded that none of the methods is capable of predicting an extraordinary event
such as the coronavirus crisis.

# metadata.dc.rights[].value
cc-by-nc-nd (c) Zaldívar Villafranca, 2020

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

# metadata.dc.title[].value
Models de xarxes neuronals versus models lineals per la predicció de sèries temporals