Series de tiempo univariadas

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Elkin Castaño –Guillermo Pérez

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MODELACIÓN DE SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS1
• Informalmente hablando, una serie de tiempo consiste de una colección de observaciones ordenadas en el tiempo. •Un modelo univariado de series de tiempo relaciona el comportamiento de una variable económica con sus valores pasados y con los valores presente y pasados de un término de perturbación, es decir:xt=f(xt-1, xt-2, xt-3,…, ut, ut-1,..) • La ecuación anterior significa que se desea utilizar la inercia de la serie para explicar su comportamiento actual y así poder predecir su evolución futura. • Estetipo de análisis se denomina Análisis Univariado (o Univariante) porque

utiliza como única información la propia historia de la serie, basándose en la hipótesis central de que las condiciones enel futuro serán análogas a las pasadas. • Los modelos univariados son especialmente útiles para realizar pronósticos a corto plazo, pero la serie debe ser relativamente grande. Para pronósticos amediano y largo plazo se deben tener en cuenta otras variables que ayuden a explicar el comportamiento de la variable de interés. En estos casos se utilizan métodos de análisis de regresión dinámica otambién de series de tiempo multivariadas. • A nivel teórico un modelo de series de tiempo está basado en el supuesto de que una variable económica X, es en cada instante del tiempo t, una variablealeatoria Xt, para la cual sus posibles valores se pueden caracterizar por una función de densidad de probabilidad f(xt). A la sucesión de estas variables aleatorias, X1, X2, X3, …, Xn, observadas aintervalos regulares de tiempo (años, trimestres, meses, …) se le denomina proceso estocástico. Formalmente una serie de tiempo corresponde a una realización de un proceso estocástico. En adelante no se hará1

Estas notas son una adaptación del texto de Johnston y DiNardo.

Elkin Castaño –Guillermo Pérez

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distinción entre el valor observado de la serie x1, x2, x3, …, xn y el proceso...
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