Estimaciones con modelos de serie temporal

Debatimos y resolvemos el siguiente problema del examen parcial de 2020: Dispone de una serie con las ventas trimestrales (en miles de euros) de un determinado producto desde inicios del 2010 hasta el segundo trimestre de 2017. Con esta serie se ha entrenado el modelo cuya estimación se muestra a continuación. Call: tslm(formula = ventas ~ trend + season) Coefficients: & Estimate & Std. Error & t value & p-value (Intercept) & 125.89492 & 2.08070 & 60.506 & 0.0000 *** trend & 0.12784 & 0.09259 & 1.381 & 0.17958 season2 & 0.83418 & 2.19304 & 0.380 & 0.70688 season3 & 5.79994 & 2.26798 & 2.557 & 0.01700 * season4 & -6.77864 & 2.26987 & -2.986 & 0.00624 ** a) Obtenga un pronóstico de ventas para los trimestres que quedan de 2017. b) Sabiendo que las ventas de los dos últimos trimestres de 2017 fueron 139.76 y 122.48, respectivamente, calcule e interprete el MAE y MAPE. c) El siguiente gráfico muestra el correlograma de los residuos del modelo. Teniendo en cuenta esta información, ¿habría alguna forma de mejorar el pronóstico del apartado a? Justifique su respuesta. Vídeo grabado en la clase online de Economía Digital (Grado en Ciencia de Datos) del curso 2020/21. Profesor: Josep Domenech. Universitat Politècnica de València