Analisis de serie temporales



UNIVERSIDAD FRANCISCO GAVIDIA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS

Contenido
INTRODUCCION 2
OBJETIVOS 3
CONTENIDO 4
APLICACIONES: 4
COMPONENTES 4
Tendencia Secular 5
Variación Cíclica 5
Variación Estacional 5
Variación Irregular 6
TIPOS DE SERIE 7
ESTACIONALIDAD 7
IDENTIFICACIÓN DE LA ESTACIONALIDAD 7
AJUSTE ESTACIONAL 8
DESCOMPOSICIÓN DE UN SERIE DE TIEMPO 9
PROCESOS ESTOCASTICOS ESTACIONARIOS10
RUIDO BLANCO GAUSSIANO 10
ESTACIONALIDAD ESTRICTA 11
ESTACIONALIDAD DEBIL 11
ANALISIS DEL TIPO BOX - JENKINS 11
PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA 11
LA PRUEBA DE DICKEY – FULLER GLS (ERS) 12
TEST DICKEY-FULLER CON GLS TENDENCIALMENTE (DFGLS) 14
PRUEBA DE DICKEY – FULLER AUMENTADO (ADF) 14
PRUEBA DE PHILLIPS – PERRON (PP) 16
PRUEBA DE KWIATKOWSKI, PHILLIPS, SMICHDT Y SHIN (KPSS) 16
CONTRASTE DE ELLIOT,ROTHENBERG Y STOCK POINT OPTIMAL (ERS) 17
PRUEBA Ng – PERRON (NP) 17
MODELOS UNIVARIANTES 18
PROCESOS 24
FAC 24
FAP 24
CRITERIS PARA EVALUAR LA PREDICCIÓN 32
CONCLUSION 34
BIBLIOGRAFIA 35

INTRODUCCION
En el presente trabajo trataremos de analizar la riqueza de las series de tiempo, que en los últimos años han generado la necesidad de su uso continuo, frecuentemente para la predicción de lasvariables y de esta forma poder advertir el comportamiento en su entorno donde actúan, para lo cual se hace uso de la econometría.
Pero muchas veces se comenten errores en los pronósticos, por no corregir los problemas que usualmente ostentan las series de tiempo. En este artículo pretendemos abordar los problemas más usuales de dichas series como son: La no estacionalidad, la presencia de raíz unitaria ycuando es significativa la autocorrelación muestral (PAC), seguidamente haremos una descripción de la seria de tiempo (AR(p), MA(q), ARMA(p,q) ARIMA(p,d,q)) y para pasar a abordar los problemas más cotidianos de los modelos en la econometría, como son: La no normalidad de los residuo, la no estabilidad de los parámetros y la presencia de un coeficiente de desigualdad de Theil cercano a uno, quenos genera predicción erradas

OBJETIVOS
General
Comprender el estudio del análisis de serie temporal.
Especificos
A) Diferencias los componentes de la serie temporal
B) Distinguir los tipos de serie que existen.

CONTENIDO
Una serie de tiempo es aquel conjunto de observaciones sobre una variable, que generalmente es espaciada en el tiempo.
Un ejemplo son las observaciones anuales del PBI de unpaís, las ventas mensuales de una compañía, el Índice de Precios al Consumidor mensual, etc. Una serie también puede mostrar irregularidad esta irregularidad espaciada en el tiempo, por lo que los datos son de corte transversal.
¿Por qué usar series de tiempo en Economía?, como nuestro carácter en la economía es explicar la evolución, el comportamiento y el vaticinio de valores futuros, por estasrazones es crucial para el análisis el uso de series de tiempo.
Tanto como las empresas y los agentes económicos, se trata de predecir el futuro comportamiento, más en la economía que debe estar un paso adelante en los acontecimiento venideros, para de esta forma tomar las decisiones adecuadas tanto en política monetaria como fiscal.
APLICACIONES:

COMPONENTES
Las series de tiempo pueden estardefinidas por cuatro tiempos principales, llamados a menudo componentes de una serie de tiempo:
La tendencia secular
La variación cíclica
Variación estacional
La variación irregular
Tendencia Secular
Son tendencias a largo plazo de ventas, empleo, el precio de las acciones, y otras series económicas y comerciales (sin alteraciones de una serie de tiempo).
El movimiento secular presenta movimientossuaves de largo plazo, los cuales están dominados por factores de tipo económico.
En la gráfica se muestra la recta de tendencia ajustada a datos trimestrales. La recta de trazos después de 1972 representa proyecciones.

Variación Cíclica
Es el ascenso y descenso de una serie de tiempo en periodos mayores a un año. El componente cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia,...