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Las principales fuerzas que causan una variación estacional son lascondiciones del tiempo
1) en invierno las ventas de helado
2) en verano la venta de lana
3) exportación de fruta en marzo.
d) Variaciones irregulares (componente aleatoria): representan todos los tipos de movimientos de una serie de tiempo que no sea tendencia, variaciones estacionales y fluctuaciones cíclicas.
Existen tresmodelos de series de tiempos Estos son:
1. Aditivo: X (t) = T (t) + E (t) + A (t)
2. Multiplicativo: X (t) = T (t) • E (t) • A (t)
3. Mixto: X (t) = T (t) • E (t) + A (t)

Donde:

X (t) serie observada en instante t
T (t) componente de tendencia
E (t) componente estacional
A (t) componente aleatoria (accidental)

5.3 Análisis de tendencia
En el análisis de serie de tiempo, lasmediciones pueden efectuarse cada hora, día, semana, mes o año o en cualquier otro intervalo regular periódico. Aunque los datos de serie de tiempo presentan, por lo general, fluctuaciones aleatorias, esta serie puede mostrar también desplazamientos o movimientos graduales hacia valores relativamente mayores o menores a lo largo de un lapso importante de tiempo. El desplazamiento o gradual de laserie de tiempo se llama
Tendencia de esa serie; este desplazamiento o tendencia es el resultado de factores a largo plazo.


Si al graficar nuestros datos observamos de manera clara la tendencia lineal alargo plazo entonces estaremos en la posición de pronosticar con un buen nivel de confianza.




5.4. Análisis de variaciones cíclicas
Aunque una serie de tiempo puede presentar unatendencia a través de periodos

Grandes, sus valores no caerán con exactitud sobre la línea de tendencia, con frecuencia estas series temporales presentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia. Toda secuencia recurrente de puntos arriba y debajo de la línea de tendencia, que dura más de un año, se puede atribuir a un
Componente cíclico de la serie.




5.5.Medición de variaciones estacionales e irregulares
Mientras que la tendencia y los componentes cíclicos de una serie de tiempo se identifican analizando los movimientos de datos históricos a través de varios años, hay muchas series de tiempo que muestran un patrón regular dentro de un periodo de un año.

El componente de la serie de tiempo que representa la variabilidad en los datos, debida ainfluencias de las estaciones, se llama
Componente estacional.
Aunque uno suele imaginarse que un movimiento estacional de una serie de tiempo sucede dentro de un año, también se puede usar para representar cualquier patrón regularmente repetitivo cuya duración sea menor de un año.



El componente irregular de la serie de tiempo es el factor residual, “mil usos”, que explica las desviacionesde la serie de tiempo real respecto a los factores determinados por los efectos de la tendencia y los componentes cíclicos y estacionales .Se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afecta a la serie de tiempo. Explica la variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible; no se puede esperar predecir su impacto sobre la serie de tiempo.
5.6. Aplicación de ajustesestacionales
Una aplicación frecuente de índices estacionales es la de ajustar datos de serie de tiempo observados para eliminar la influencia del componente estacional en ellos; se llaman datos con ajuste estacional. Los ajustes estacionales son particularmente pertinentes cuando se desea comparar datos de diferentes meses para determinar si ha tenido lugar un incremento(o decremento) en relación conlas expectativas estacionales. Los valores de serie de tiempo mensuales (o trimestrales) observados se ajustan respecto de la influencia estacional dividiendo cada valor entre el índice mensual (o trimestral) de ese mes. El resultado se multiplica luego por 100 para mantener la posición decimal de los datos originales. La serie que resultante se llama ventas desestacionalizadas o ventas...