Series de Tiempo

ECONOMETRÍA: Series de Tiempo1
Tito Vargas Principe2
LAMBDA GROUP S.A.C
Febrero del 2012

1

Esta es una versión preliminar escrita para el curso de ECONOMETRÍA APLICADA dictado en LAMBDAGROUP cualquier
sugerencia por favor escribir al correo tvargasprincipe@gmail.com

2Especialista

Económico de la DGCeT-MTC, economista de la UNMSM. Con estudios en la Maestría en Económica de laPUCP. Docente del Centro de Capación en Teoría Económica “Lambda Group”.

Tema1: Análisis Univariado de Series de Tiempo
I. Definiciones
El Análisis univariado identifica cada variableexclusivamente con su pasado,
analizando su estacionariedad y descomponiendo sus elementos cíclicos y
tendenciales.
Proceso Estocástico Discreto (PED): una sucesión de variables aleatorias {y t }
dondet=…-2,-1,0,1,2…
Serie temporal. Realización particular de un PED, Conjunto de valores
observados de distintas variables (PBI, I, XN;…) correspondientes a periodos de
tiempos consecutivos ; dicho periodostienen la misma amplitud; y la serie tiene un
carácter discreto.
Estacionariedad. Consideremos el PED y centrémonos en dos de sus miembros:
yt y yt-k. Este PED se denomina “estacionario” de un tipoparticular si
determinadas propiedades estocásticas(funciones de distribución, momentos entre
otras) de yt y yt-k no dependen de t y t-k (su ubicación absoluta en la secuencia)
pero sólo de k (suseparación relativa en la secuencia).
Estacionariedad Estricta Si la función de distribución no cambia a lo largo del
tiempo. Un proceso estocástico es estacionario si y solo si para todo entero m>0los conjuntos (Yt1, Yt2, ..., Ytn) tienen la misma distribución independientemente
del valor de t.
Estacionariedad Débil Si sus dos primeros momentos es constante en el tiempo.
Es decir, sicumplen con las siguientes tres propiedades:
Propiedad 1. Las esperanzas matemáticas de las variables aleatorias no
dependen del tiempo (esperanzas constantes)

E ( yt ) = E ( yt +m )
Propiedad 2....