Examinando por Materia "Series de tiempo"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de las series de tiempo del IPC en la predicción de la inflación en Colombia
    (Universidad de Valle, 2018) Caicedo Palacio, Mauricio; Ortega Montero, Elmer; Arango, Jaime
    En este trabajo se analizó la serie de tiempo de alimentos junto con sus sub-grupos, para los cuales se hallaron las componentes principales. Con la serie de tiempo de alimentos del DANE se ajustó un modelo Ar (2), que se uso para hacer predicciones de los meses Octubre y Noviembre para los cuales se hallaron los valores de -0,21 y 2,26 respectivamente, posteriormente con la serie de organización BTG Pactual Traiding Financial Group, se ajustó para estas un modelo Var(1), el cual nos dio una predicción de -0.65 para Octubre y -0.11 para Noviembre.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis diagnóstico de datos AMI a partir de técnicas de aprendizaje no supervisado sobre series temporales
    (Universidad del Valle, 2025) Murillo Narváez, Edier Alexis; Alfonso-Morales, Wilfredo; Torres López, Wilmar Alexander
    La gestión energética moderna enfrenta el desafío de optimizar el suministro eléctrico mediante el análisis de datos granulares de consumo, generados por la Infraestructura de Medición Avanzada (AMI). Sin embargo, el gran volumen de información requiere técnicas avanzadas para identificar patrones, gestionar la demanda y detectar anomalías, como el fraude energético. Para abordar este problema, este trabajo propone un modelo basado en técnicas de aprendizaje no supervisado aplicadas a series temporales, combinando algoritmos de clustering (DBSCAN, K-Means y K-Medoids) con la métrica Dynamic Time Warping (DTW) para capturar similitudes en los patrones de consumo. La metodología se implementó en dos etapas: primero, se agruparon los usuarios según la forma de sus curvas de consumo mediante técnicas de clustering no supervisado, y luego se segmentaron por magnitud utilizando Análisis de Componentes Principales (PCA). Los resultados revelaron patrones diferenciados en los cuatro municipios estudiados: destacó la marcada heterogeneidad en Popayán y El Tambo, donde se identificaron múltiples perfiles de consumo contrastantes; la notable homogeneidad en Morales, con patrones de consumo muy similares entre usuarios; y en Santander de Quilichao se observó un comportamiento intermedio, con algunos grupos bien definidos pero también presencia significativa de consumos atípicos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis espectral de los géneros colombianos : La Cumbia
    (Universidad del Valle, 2023) Millán Córdoba, Angie Daniela; Perea Coronado, Juan Manuel; Mesa Diez, Jeison; Ojeda Echeverry, Cesar Andres
    El presente trabajo propone una metodología estadística de carácter exploratorio, con el fin de identificar patrones y tendencias en canciones del g ́enero cumbia colombiana, mediante la descomposición de sus características usando los paquetes del software de computación estadística y gráfica, R. La metodología se centra en la extracción de la frecuencia fundamental de los registros musicales de 30 canciones variadas del género, empleándolas como insumo principal para el desarrollo de análisis de componentes principales de series temporales, y así obtener componentes interpretables que resuman el comportamiento de las frecuencias de todas las canciones. En el análisis se encontró que, aunque individualmente los registros musicales poseen características tonales distintas entre sí, tienen en común el repetir cada medio segundo la misma secuencia de notas que; al escuchar detenidamente las canciones; están asociadas a los sonidos producidos por la percusión de fondo. Este comportamiento prevalece durante toda la reproducción en todas las canciones.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diversificación de las exportaciones y su impacto sobre el crecimiento económico en Colombia.
    (Universidad del Valle, 2015-08-31) Casas Pinilla, Julio Alejandro; Raffo López, Leonardo
    Este trabajo contrasta la hipótesis de crecimiento basado en el incremento y diversificación de exportaciones para Colombia durante el periodo 1978-2013. Para la prueba de dicha hipótesis, primero se construyen dos indicadores de diversificación de exportaciones; uno basado en el contenido tecnológico de las exportaciones y otro basado en las categorías de la Clasificación Uniforme del Comercio Internacional (CUCI) (Rev. 2). Posteriormente se estima un modelo empírico de crecimiento mediante el uso de series de tiempo empleando el método de mínimos cuadrados ordinarios completamente modificados (FMOLS). Finalmente, los resultados obtenidos apuntan hacia la validez de la hipótesis para el caso colombiano siempre y cuando la diversificación de las exportaciones interactúe con un alto grado de apertura económica.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Influencia del fenómeno el niño-oscilación del sur (enos) en sus fases extremas en las lluvias y los movimientos en masa en el departamento de Nariño
    (Universidad del Valle, 2025) López López, Miguel Ángel; Ospina Ostios, Lina; Gómez Gutiérrez, Isabel Cristina
    Nariño es una región geográficamente vulnerable con antecedentes de movimientos en masa (MM) asociados a lluvias extremas. Esta situación de riesgo resalta la necesidad de comprender los eventos climáticos que agravan el problema. En este contexto, surge el interés por estudiar la influencia del Fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) en sus fases extremas sobre las precipitaciones y la ocurrencia de MM en el departamento. Para analizar esta relación, se realizó un estudio basado en series de tiempo y en la obtención del coeficiente de correlación de Pearson, utilizando una ecuación programada en Python con las bibliotecas Pandas y Numpy. Se recopilaron datos históricos de precipitaciones del IDEAM, registros de MM de la base DesInventar y datos sobre la intensidad del ENOS proporcionados por la NOAA, abarcando el periodo 2006-2015. Los resultados evidenciaron la necesidad de segmentar el análisis en dos regiones: la Pacífica y la Andina, debido a las diferencias geológicas y climáticas de cada una. A través de un análisis de series temporales, se observó que, a pesar de las condiciones altamente húmedas y lluviosas de la región Pacífica del departamento de Nariño, no existe una relación clara entre el ENOS y los MM. Esto se puede explicar teniendo en cuenta que la Zona Pacífica se caracteriza por extensas llanuras planas, que finalmente representan un riesgo relativamente bajo para este tipo de eventos. En contraste, la región Andina sí mostró una correlación significativa entre la fase La Niña y un aumento en la ocurrencia de MM. Este enfoque integral ofrece perspectivas valiosas para la planificación y gestión de riesgos por MM en la región y, en general, para otros lugares del país. Los hallazgos obtenidos no solo enriquecen el conocimiento sobre la relación entre los MM, el ENOS y las precipitaciones en Nariño, sino que también destacan la utilidad del empleo de las herramientas estadísticas implementadas en Python para abordar problemáticas ambientales complejas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación estadística fractal de datos sismológicos en los departamentos de Boyacá Santander y Norte de Santander (Colombia) entre 1996-2017
    (Universidad del Valle, 2017) Rivera Montero, Danny Francis; Pulgarín Rodríguez, Edwin Estiven; CONDE ARANGO, GABRIEL
    Se propone una metodología para analizar la actividad sísmica entre los años 1996 y 2016, en los departamentos de Santander, Norte de Santander y Boyacá (Colombia). Se define la magnitud sísmica en escala Richter como variable de estudio; para comprobar que es una variable aleatoria, se hace uso de la ley de Gutenberg-Richter. Luego, se procede a realizar métodos de interpolación para analizar la estructura de los datos como una serie de tiempo del tipo discreto en diferentes escalas (meses, semanas, días). Una vez obtenidas las tres series temporales, el siguiente paso es hacer el cálculo de los principales indicadores fractales para determinar si los datos presentan autosimilitud, memoria larga, comportamiento caótico determinista, entre otras características de la geometría fractal y, además, darle significado a estos indicadores desde el punto de vista de la sismología. Por último, se modeló con series de tiempo los sismos correspondientes a diferentes escalas de tiempo (diaria, semanal y mensual) mediante modelos temporales ARFIMA, donde el parámetro de diferenciación empleado fue el coeficiente fractal de Hurst, y se encontró que los modelos que mejor describen la dinámica sísmica de la región analizada son el ARFIMA(2,0.7710,2), ARFIMA(0,0.7411,1) y ARFIMA(1,0.7145,1) para las tres ventanas de tiempo respectivamente. Con la aplicación de los indicadores fractales se encontró que el comportamiento de los sismos analizados se comportan de manera caótica, lo cual indica que la evolución del sistema analizado se comporta de manera muy irregular.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación mediante series de tiempo de la contaminación por PM2.5
    (Universidad del Valle, 2016) Castañeda Trujillo, Anderson; Olaya, Javier
    El material particulado de diámetro aerodinámico menor que 2.5 micrómetros (PM2.5) ha sido catalogado como uno de los contaminantes de mayor impacto en la salud humana, siendo considerado un potencial generador de graves enfermedades cardiovasculares y respiratorias. En este trabajo se propone la construcción de un modelo de series de tiempo que permita realizar el pronostico de las concentraciones de material particulado fino, generando as ́ı la posibilidad de contar con alertas tempranas que sirvan de insumo en políticas y acciones para el beneficio de la comunidad. En el periodo de estudio se identificaron un total de 27 registros diarios faltantes, generando la necesidad de aplicar métodos de imputación que permita completar la serie de tiempo, este proceso se desarrolla en dos etapas, la primera corresponde a la implementación de un modelo de Mínimos Cuadrados Ponderados tomando como referencia una variable altamente correlacionada con el PM2.5 como es el caso del material particulado de diámetro aerodinámico menor que 10 micrómetros (PM10); la segunda etapa se basa en la metodología propuesta por Casta ̃no, E (2007), el cual propone tratar una observación faltante como un valor Atípico Aditivo. Una vez completa la serie se implementa la metodología Box y Jenkins para la construcción del modelo final, teniendo en cuenta las adecuaciones necesarias como la inclusión de observaciones atípicas y cambios estructurales. Como resultado se obtuvo un modelo de medias móviles estacional multiplicativo de la forma ARMA(0, 1)(0, 1)[7] con sus respectivas variables exógenas, el cual presento pronósticos plausibles en cuanto a nivel, siguiendo el comportamiento esperado de la serie.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Variación estacional de la mortalidad por homicidio en Colombia, 1985 a 2001.
    (2012-12-11) Rodríguez, María de los Ángeles
    Introducción: El homicidio en Colombia tuvo un ascenso exponencial desde el año 1986, y alcanzó proporciones epidémicas en 1991, cuando se asesinó a ocho de cada 10,000 colombianos. Luego esta situación se redujo, pero de todas formas conservó tasas muy altas. Esta causa de muerte, es el indicador de una violencia compleja, que se agrava, además, por sus más de 50 años de duración. Objetivo: Evaluar la evolución de la variación estacional de la mortalidad por homicidio en Colombia, durante el período de 1985 a 2001. Materiales y métodos: Se estudiaron las defunciones por homicidio ocurridas durante el período entre enero de 1985 y diciembre de 2001. Con ayuda del programa SSS1 se efectuó un análisis de series temporales, mediante procedimientos iterativos de construcción de modelos ARIMA. Resultados: La tasa promedio mensual de mortalidad por homicidio fue 5.26 por 100,000 (mínimo, 2.41 en abril de 1985 y máximo, 8.67 en diciembre de 1992). Se observa un incremento en los años 1991 a 1993 de la serie. Tras el estudio de varios modelos se llegó al ARIMA (1,1,1) (0,0,1)12. Conclusiones: Se encontró una marcada variación estacional por año en Colombia para la mortalidad por homicidio y se observó que el mes de diciembre tenía las tasas más altas. Introduction: The homicide in Colombia had an exponential increase from 1986 on, with epidemic proportions in 1991, when eight of each 10.000 Colombians were assassinated. After this situation, has occurred a reduction, conserving in any case very high rates. This cause of death, is the indicator of a complex violence, aggravated, in addition, by its more than 50 years of duration. Objective: To evaluate the homicide mortality seasonal variation in Colombia, from 1985 to 2001. Materials and methods: Deaths by homicide between January, 1985 and December, 2001 were studied. With the aid of the SSS1 program, an analysis of temporary series was run using iterative procedures for an ARIMA model construction. Results: The mean monthly homicide mortality rate was 5.26 per 100,000 (minimum 2.41 in April of 1985 and maximum 8.67 in December of 1992). An increase was observed from 1991 to 1993. Several models were studied and an ARIMA (1,1,1)(0,0,1)12 model was selected. Conclusions: Marked annual seasonal variation was found in mortality by homicide in Colombia. The highest rates were found in December.