Series De Tiempo

INDICE


5.1. Modelo clásico de series de tiempo……………………………………………….……4


5.2 Análisis de fluctuaciones……………………………………………………………...…5


5.3 Análisis de tendencia………………………………………………………………..……6


5.4 Análisis de variaciones cíclicas……………………………………………………….…9


5.5 Medición de variaciones estacionales e irregulares…………………………………11


5.6 Aplicación de ajustesestacionales………………………………………………… …13


5.7 Pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales………………… …14



 

5.1 MODELO CLASICO DE SERIES DE TIEMPO

Una serie de tiempo es un grupo de datos cuantitativos que se obtienen en periodos regulares. Por ejemplo, los precios de cierre diarios de una acción en particular en la casa de cambio constituyen una serie de tiempo. Otros ejemplos de series de tiempo económicas o de negociosson los cambios semanales en el porcentaje de las ventas de las tiendas departamentales, la publicación mensual del Índice de precios al con¬sumidor, los informes trimestrales del producto nacional bruto (PNB), así como los ingresos por ventas totales registrados anualmente por una empresa determinada. Sin embargo, las series de tiempo no están limitadas a datos económicos o de nego¬cios.
Unaserie de tiempo es un conjunto de valores observados, tales como datos de producción o ventas, para series ordenadas secuencialmente en periodos de tiempo. Algunos ejemplos de estos datos son las ventas de un producto determinado paira de meses, y el número de trabajadores que laboran en una industria determinada durante varios años.

OBJETIVOS DE LAS SERIES DE TIEMPO: las principales metasdel análisis de la serie de tiempo es identificar y aislar estos factores influyentes para fines de predicción (elaboración de pronósticos) así como planeación y control gerencial.

Él análisis de series de tiempo es el procedimiento mediante el cual se identifican y separan los factores relacionados con el tiempo que influyen sobre los valores observados de la serie. Una vez que se identificanesos valores, se les puede utilizar para mejorar la interpretación de los valores históricos de la serie de tiempo y para pronosticar valores futuros. El enfoque clásico al análisis de series de tiempo identifica cuatro de esos efectos, o componentes:

Tendencia (T): el movimiento global a largo plazo de los valores de la serie de tiempo (Y) durante un numero prolongado de años.Fluctuaciones cíclicas: (C): movimientos recurrentes hacia arriba y hacia abajo con respecto a la tendencia y que tienen duración de varios años.

Variaciones estacionales: (£): movimientos hacia arriba y hacia abajo con respecto a la tendencia y que no duran más de un año y que, además, se presentan todos los años. Es común que se identifiquen esas variaciones con base en datos mensuales o trimestrales.Variaciones irregulares (I): las variaciones erráticas con respecto a la tendencia, que no pueden adjudicarse a estos efectos estacionales o cíclicos.


El modelo en el que se basa el análisis clásico de series de tiempo se apoya en la suposición de que, para cualquier periodo de la serie de tiempo, el valor de la variable está determinado por el efecto de los cuatro componentes que sedefinieron antes y, además, que los componentes tienen una relación multiplicativa. Por ello, Y representa el valor observado de la serie de tiempo.

Y= T x C x E x I











5.3 ANALISIS DE TENDENCIA


De las cuatro componentes de una serie de tiempo, la tendencia secular representa la dirección a largo plazo de la serie. Una de describir la componente que corresponde a latendencia es justar visualmente una recta a un conjunto de puntos de una grafica. Podemos también ajustar la recta con el método de mínimos cuadrados.
Como el análisis de tendencia se ocupa de la dirección del movimiento de la serie de tiempo a largo plazo, es común que esos análisis se lleven a cabo analizando datos anuales. Por lo general, se deben utilizar datos de...