Regresión Simbólica frente modelos ARIMA en la predicción de series temporales financieras: préstamos y depósitos bancarios de León y Badajoz, 2000-2024
M. Vallejo Pascual, M. Martínez Pizarro, P. Blanco Alonso
Este trabajo propone la regresión simbólica (SR) como alternativa interpretable a ARIMA, para predecir series temporales financieras regionales. Se comparan ambos métodos para pronosticar préstamos y depósitos per cápita (datos anuales) en León y Badajoz (2000–2024), evaluando entrenamiento (2000–2021) y validación (2022–2024). ARIMA se estima con Box–Jenkins (AIC/BIC y diagnóstico Ljung–Box) y SR mediante evolución gramatical en R (gramEvol), generando expresiones matemáticas sin necesidad de función. La precisión se mide con MAPE, RMSE y NRMSE y se reportan predicciones 2025–2026. En entrenamiento, los errores son similares, pero en validación SR mejora a ARIMA, especialmente en préstamos: León-MAPE (ARIMA: 5,98%; SR:3,70%); Badajoz-MAPE (ARIMA: 9,25%; SR:6,08%). En depósitos las diferencias son pequeñas en León, pero claras para SR en Badajoz. Se concluye que SR es robusta e interpretable y eficiente con estructura funcional desconocida.
Palabras clave: regresión simbólica, modelos ARIMA, predicción financiera, datos bancarios regionales.
Programado
Sesión de pósters II
4 de septiembre de 2026 09:00
Facultade de Ciencias Económicas e Empresariais
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