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Comparación de modelos de análisis temporal: ARIMA vs Deep learning en predicción económica

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Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2024-2025, Tutor: Ernest Pons Fanals

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La predicción de series temporales de carácter económico ha aumentado su popularidad como herramienta para tomar decisiones de inversión. Comúnmente, los modelos ARIMA han sido utilizados para la predicción de series temporales, ya que ofrecen buenos resultados con pocos datos. No obstante, presentan  limitaciones frente a series no lineales o con volatilidad elevada. Este trabajo compara cinco modelos de predicción aplicados a series de precios de cierre de  acciones, de frecuencia diaria, de Coca-Cola, Disney, Microsoft y Tesla. Los modelos se  pueden separar en: estadísticos (ARIMA y Prophet) y de deep learning (GRU, SegRNN y TiDE). Los resultados muestran que los modelos de deep learning superan, con diferencia, a los  modelos estadísticos; especialmente en series más volátiles.

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Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

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Comparación de modelos de análisis temporal: ARIMA vs Deep learning en predicción económica