Econometria series de tiempo

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

Cesar Humberto Antunez Irgoin
nakatabox@hotmail.com

Resúmen
En el presente artículo 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 las variables y de esta forma poder advertir el comportamiento en su entorno donde actúan, para lo cual sehace 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 y cuando es significativa la autocorrelación muestral (PAC), seguidamente haremos unadescripción 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, que nos genera predicción erradas.
También debo mencionar que unos de los objetivos principales esacercar al lector al tratamiento de series de tiempo usando el programa informático EViews.
Abstract
In the one it presents article we will try to frequently analyze the wealth of the series of time that you/they have generated the necessity of their continuous use in the last years, for the prediction of the variables and this way to be able to notice the behavior in their environment wherethey act, for that which use of the econometrics is made.
But many times errors are commented in the presage, for not correcting the problems that usually show the series of time. In this article we seek to approach the most usual problems in this series like they are: The not seasonal, the presence of unitary root and when it is significant the autocorrelación muestral (PAC), subsequently we willmake a description of the serious one of time (AR(p), MA(q), ARMA(p,q) and ARIMA(p,d,q))) and to pass to approach the daily problems in the models in the econometrics, like they are: The non normality of the residual, the non stability of the parameters and the presence of a coefficient of inequality of near Theil to one that generates us missed prediction.
I should also mention that some of themain objectives are to bring near the reader to the treatment of series of time using the computer program EViews.
Key words: Estacionalidad, Unitary Root, Correlograma, Dickey Increased Fuller.

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Antunez Irgoin, C.H.: Análisis de Series de Tiempo, en Contribuciones a la Economía,febrero 2011, en http://www.eumed.net/ce/2011a/
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Introducción
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 un país, las ventas mensuales de una compañía, el Índice de Precios al Consumidor mensual, etc. Una serie también puedemostrar irregularidad esta irregularidad espaciada en el tiempo, por lo que los datos son de corte transversal.
El lector se preguntará ¿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 estas razones es crucial para el análisis el uso de series de tiempo.
Tanto como las empresas y losagentes 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.
TIPOS DE SERIE
Estacionaria es una condición (débil) que requiere, que tanto la media y la varianza de los datos analizados sea constantes en el tiempo....