En este trabajo se comparan en forma crítica los tres enfoques básicos para el análisis de series temporales: el análisis espectral, el modelado en el espacio de los estados y los modelos paramétricos ARIMA. La presentación de los dos primeros es breve y a efectos comparativos con el último enfoque cuyos desarrollos principales en los últimos diez años constituyen el núcleo de la presente comunicación. La conclusión principal es que estos enfoques han surgido con objetivos distintos, lo que los hace especialmente aptos para ser aplicados en campos específicos. La formulación ARIMA presenta la ventaja diferencial de incluir procedimientos de modelado para el caso más general en que la estructura del sistema es desconocida, lo que la hace muy apropiada para una amplia gama de problemas de modelado, previsión y control estocástico.
This paper surveys, in a critical form, the three basic approaches to Time Series Analysis: Spectral analysis, State-Space models and parametric ARIMA models. The first two are only briefly revised for comparison purpouses with ARIMA models whose most recent developments are the core of this work. The main conclusion is that each approach was originated in different fields to cope with specific practical problems and therefore each of them is most suitable to be used in his specific context.
The ARIMA models are more general in the sense that they include procedures for building models when the structure of the system is unknown so that they can be applied to solve a large class of modelling, forecasting and control problems.
