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Indicador Sintético de Servicios Públicos
Ajuste estacional y de la tendencia
Notas Metodológicas


1. Introducción:

El modelo tradicional de descomposición de una serie de tiempo supone que la misma está constituída por las siguientes componentes:

Estacionalidad: es el conjunto de fluctuaciones intraanuales que se repiten más o menos regularmente todos los años. Es atribuida principalmenteal efecto sobre las actividades socioeconómicas de las estaciones climatológicas, festividades religiosas (por ejemplo Navidad) y eventos institucionales con fechas relativamente fijas (por ejemplo, el comienzo del año escolar).

Efecto días de actividad: representa la variación debida al número de veces que ocurre cada día de la semana en un cierto mes. Esta componente suele estar presente enseries mensuales de tipo flujo, es decir, en aquellas en que el dato mensual es acumulación de valores diarios.

Efecto pascua: este es un feriado móvil que puede ocurrir a fines de Marzo o en el mes de Abril. Estos cambios pueden introducir serias distorsiones en las variaciones porcentuales mensuales (o trimestrales de acuerdo a la periodicidad de la serie en estudio). Además se calcula el impactogradual de este feriado que afecta los días previos (build-up).

Tendencia: corresponde a variaciones de largo período debidas principalmente a cambios demográficos, tecnológicos e instituciones.

Ciclo: también conocido como ciclo económico, esta caracterizado por un comportamiento oscilatorio que comprende de dos a siete años en promedio, siendo las fases de expansión más largas que las derecesión.

Tendencia – ciclo: como en la práctica resulta muy difícil distinguir la tendencia de la componente cíclica, ambas se combinan en una única componente denominada tendencia-ciclo.

Irregular: es el residuo no explicado por las componentes antes mencionadas. Representa no sólo errores de medición o registro sino también eventos temporarios externos a la serie, que afectan su comportamiento.

Sila componente estacional es significativa, su presencia puede oscurecer la evolución real de la serie. Entonces se hace necesario contar con métodos que permitan eliminar las variaciones estacionales y, eventualmente, las debidas a los días de actividad y a los feriados móviles, dando como resultado la serie estacionalmente ajustada.
Los métodos de estimación de las componentes de una serie detiempo se pueden clasificar básicamente en dos grandes categorías: métodos de regresión y métodos basados en promedios móviles.
Los métodos de regresión suponen que las componentes tendencia, ciclo y estacionalidad son funciones determinísticas del tiempo que pueden ser aproximadas por funciones simples.
En cambio, los métodos basados en promedios móviles suponen que las componentes sonestocásticas y no pueden ser aproximadas por funciones simples sobre el rango total de la serie. Debido a las características de estos métodos, las componentes estimadas sufren modificaciones cada vez que un nuevo dato se incorpora a la serie original.

2. Ajuste Estacional
2.1 Características generales del ajuste estacional mediante el x11-ARIMA versión 2000
El proceso de desestacionalización llevado a cabopor este paquete consta de las siguientes etapas:

Corrección de la serie original con factores a priori. Esta es una corrección temporal suministrada por el usuario que permite mejorar la estimación de las componentes ante la presencia de valores atípicos.

Ajuste de la serie original o corregida a priori mediante un modelo SARIMA (Box y Jenkins, 1976). El programa ajusta y estima un conjunto demodelos en forma automática y verifica para cada uno de ellos el cumplimiento de ciertos requisitos: Testea aleatoriedad de los residuos del modelo, calcula el error de pronóstico porcentual promedio de los tres últimos años y controla evidencias de sobrediferenciación. El usuario puede imponer la utilización de cualquier modelo SARIMA, si lo considera adecuado, aún cuando éste no satisfaga...