analisis de series de tiempo
Páginas: 7 (1702 palabras)
Publicado: 15 de diciembre de 2013
UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
CARRERA PROFESIONAL
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TRABAJO DE INVESTIGACION
“SERIES DE TIEMPO Y SUS COMPONENTES”PRONOSTICO EN LOS NEGOCIOS II
ELABORADO POR:
Aldo Rosas Mamani
DOCENTE:
Marco Antonio Quispe
ILO-PERU
2013
DEDICATORIAA Dios, el ser más poderoso del universo, universo. A mis amigos, compañeros, profesores; profesores guías durante mi carrera profesional.Los Integrantes
INDICE
Pág.
ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
1.-DEFINICION
Los análisis de regresión y de correlación se refieren a la relación lineal entre dos o más variables. Se emplea el conocimiento de la variableindependiente X para predecir la variable dependiente Y.
En el análisis de series de tiempo la variable independiente es el tiempo. La variable bajo estudio (Y) toma diferentes valores a través del tiempo. De ahí que cualquier variable clasificada en orden cronológico sea una serie histórica. Los periodos pueden ser años, trimestres, meses, semanas y, en algunos casos, días u horas. Las series detiempo se analizan para descubrir patrones anteriores de variabilidad, que puedan emplearse para predecir valores futuros y asistir a las operaciones de administración de empresas. Los análisis de series de tiempo no dan la respuesta a lo que nos reserva el futuro, pero resulta valioso en el proceso de pronóstico y ayuda a reducir errores en ellos.
Los pronósticos a largo plazo son por lo regularpara 5, 10 e incluso 20 años a futuro. Estos pronósticos son esenciales para permitir el tiempo suficiente para que los departamentos de metas, manufactura, finanzas, ventas y otros de una compañía, desarrollen planes para probables plantas nuevas, financiamiento, desarrollo de nuevos productos y nuevos métodos de ensamble. Los pronósticos a largo plazo son de particular interés para la altadirección. En el análisis de series de tiempo, las consideraciones subjetivas son en extremo importantes, ya que a la fecha no se ha encontrado un enfoque satisfactorio de probabilidad para dicho análisis. Aunque las consideraciones subjetivas serían necesarias en la formulación de pronósticos, incluso si hubiera disponible un enfoque de probabilidad adaptable al análisis de series de tiempo.Siempre que se examina el pasado en busca de pistas con respecto al futuro, solo es relevante hasta el grado en que las condiciones causales que estuvieron en efecto anteriormente, se mantengan constantes. La gran multitud de factores causales en el trabajo tiende a cambiar constantemente, así que la conexión entre pasado, presente y futuro se debe reevaluar continuamente.
2.-DESCOMPOSICION DE SERIEDE TIEMPO
Un método para el análisis de los datos de series de tiempo incluye un intento por identificar los factores que influyen en cada valor de la serie. Este procedimiento de análisis se llama descomposición.
Cada componente se pueden combinar para producir pronósticos de valores futuros.
Los métodos de descomposición se utilizan para los pronósticos de corto plazo y largo plazo....
UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
CARRERA PROFESIONAL
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TRABAJO DE INVESTIGACION
“SERIES DE TIEMPO Y SUS COMPONENTES”PRONOSTICO EN LOS NEGOCIOS II
ELABORADO POR:
Aldo Rosas Mamani
DOCENTE:
Marco Antonio Quispe
ILO-PERU
2013
DEDICATORIAA Dios, el ser más poderoso del universo, universo. A mis amigos, compañeros, profesores; profesores guías durante mi carrera profesional.Los Integrantes
INDICE
Pág.
ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
1.-DEFINICION
Los análisis de regresión y de correlación se refieren a la relación lineal entre dos o más variables. Se emplea el conocimiento de la variableindependiente X para predecir la variable dependiente Y.
En el análisis de series de tiempo la variable independiente es el tiempo. La variable bajo estudio (Y) toma diferentes valores a través del tiempo. De ahí que cualquier variable clasificada en orden cronológico sea una serie histórica. Los periodos pueden ser años, trimestres, meses, semanas y, en algunos casos, días u horas. Las series detiempo se analizan para descubrir patrones anteriores de variabilidad, que puedan emplearse para predecir valores futuros y asistir a las operaciones de administración de empresas. Los análisis de series de tiempo no dan la respuesta a lo que nos reserva el futuro, pero resulta valioso en el proceso de pronóstico y ayuda a reducir errores en ellos.
Los pronósticos a largo plazo son por lo regularpara 5, 10 e incluso 20 años a futuro. Estos pronósticos son esenciales para permitir el tiempo suficiente para que los departamentos de metas, manufactura, finanzas, ventas y otros de una compañía, desarrollen planes para probables plantas nuevas, financiamiento, desarrollo de nuevos productos y nuevos métodos de ensamble. Los pronósticos a largo plazo son de particular interés para la altadirección. En el análisis de series de tiempo, las consideraciones subjetivas son en extremo importantes, ya que a la fecha no se ha encontrado un enfoque satisfactorio de probabilidad para dicho análisis. Aunque las consideraciones subjetivas serían necesarias en la formulación de pronósticos, incluso si hubiera disponible un enfoque de probabilidad adaptable al análisis de series de tiempo.Siempre que se examina el pasado en busca de pistas con respecto al futuro, solo es relevante hasta el grado en que las condiciones causales que estuvieron en efecto anteriormente, se mantengan constantes. La gran multitud de factores causales en el trabajo tiende a cambiar constantemente, así que la conexión entre pasado, presente y futuro se debe reevaluar continuamente.
2.-DESCOMPOSICION DE SERIEDE TIEMPO
Un método para el análisis de los datos de series de tiempo incluye un intento por identificar los factores que influyen en cada valor de la serie. Este procedimiento de análisis se llama descomposición.
Cada componente se pueden combinar para producir pronósticos de valores futuros.
Los métodos de descomposición se utilizan para los pronósticos de corto plazo y largo plazo....
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