Promedio bayesiano de modelos de series temporales

El promedio bayesiano de modelos de series temporales (TS-BMA, por sus siglas en inglés) combina pronósticos de un conjunto de modelos de series temporales —como especificaciones AR, VAR o de espacio de estados— ponderando cada modelo por su probabilidad posterior dada la información observada. En lugar de seleccionar un modelo y descartar la incertidumbre sobre cuál es el mejor, TS-BMA integra la incertidumbre del modelo, produciendo pronósticos más robustos y mejor calibrados que cualquier modelo individual.