Comprendiendo el Suavizado Exponencial a Través de la Regresión por Núcleo

Resumen El suavizado exponencial es el método sin modelo más común para prever una realización futura de una serie temporal. Requiere la especificación de un factor de suavizado que generalmente se elige a partir de los datos para minimizar el residuo cuadrático medio de pronósticos de un paso adelante anteriores. En este artículo mostramos que el suavizado exponencial se puede enmarcar en un marco de regresión no paramétrica y obtenemos algunas ideas interesantes sobre su desempeño a través de esta interpretación. También utilizamos desarrollos teóricos del campo de la regresión de núcleos para derivar, por primera vez, propiedades asintóticas de los pronosticadores de suavizado exponencial.