Resumen series de tiempo

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  • Publicado : 3 de febrero de 2010
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Identificación del modelo
Existen diferentes procedimientos para encontrar un modelo que permita pronosticar los valores de una serie: métodos de suavización, modelos mínimos cuadráticos y modelosARIMA, entre otros. Para el caso que nos ocupa, el número de consultas externas no es muy cambiante, por lo tanto, se utilizan los modelos de suavización.
Suavizado exponencial simple
Es una técnicaútil para suavizar una serie de tiempo; proporciona una impresión de los movimientos o patrones generales de los datos. Además, puede utilizarse para obtener predicciones a corto plazo. Esta técnicasupera al método de promedios móviles en el sentido de que no elimina valores. Además, les da mayor ponderación a los últimos valores de la serie y menos peso a los primeros.
Esta herramienta deanálisis predice un valor basándose en el pronóstico del período anterior. El suavizado exponencial simple es apropiado cuando las series a predecir son no estacionales y no tienen una tendencia constante niascendente ni descendente.
Suavizado exponencial de Holt
Es una extensión del planteamiento de suavizado exponencial, la diferencia radica en que el procedimiento de suavizado exponencialproporciona una visión de los movimientos a largo plazo sin tener en cuenta la estacionalidad ni la tendencia, mientras que el Holt permite pronosticar la tendencia. Para utilizar el método de Holt parapredicción, suponemos que todos los movimientos de tendencia futuros continuarán a partir del último nivel suavizado.
Suavizado exponencial de Winter
Modela el nivel general de la serie, la tendencia y laestacionalidad, por ello se requiere estimar el componente estacional por medio de lo que se conoce como índices estacionales, los cuales sirven para ajustar el modelo.

Conclusiones
Existendiferentes metodologías para abordar una serie de tiempo, sin embargo, se sugiere que la selección del método sea lo más práctica y entendible posible. La ayuda de los programas de software permite...
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