Una aproximación a los modelos lineales dinámicos en la estimación del volumen semanal de shampoo en Argentina en tiempos de Covid-19

Abstract

Se presenta la formulación de un modelo polinomial de primer orden y se comparan diferentes modelos variando la razón señal-ruido. Por medio de los estimadores de máxima verosimilitud, se estiman las varianzas de los errores de ecuación y del sistema, con ello se ajusta un modelo con r=0.57, donde se obtiene menores errores de ajuste comparado con un modelo clásico de series de tiempo ARIMA (4,0,2) x (1,0,0)52, donde el MAPE de ajuste es de 0,21% y 0,99% para los dos modelos respectivamente. Esto, es una ventaja, dado que explica mejor los datos que el modelo ARIMA, sin embargo cabe aclarar, que al ser un modelo básico, no cumple con todos los supuestos de los errores, dando la oportunidad de probar otros modelos más complejos para modelar mejor el volumen semanal de Shampoo.