Econometria
Páginas: 2 (477 palabras)
Publicado: 7 de marzo de 2011
SERIES DE TIEMPO
Sean Yt, Xt dos variables
Tanto Yt, como Xt son series de tiempo.
Esta primera propiedad posibilita que las series puedan ser evaluadas en el tiempo (Tendencia Temporal).Para evaluar la tendencia de una variable pueden utilizarse varios métodos, que finalmente son métodos de regresión.
Yt = β0 + β1 tiempo
La variable tiempo es construida generando unaserie
(1,2,3,4…n), es decir que la estructura de periodos es
modificada por una serie como la planteada.
La relevancia de la tendencia temporal radica en que puede ser un mediofactible de proyección.
a) La construcción con el comando @trend, el programa genera la serie (1,2,3,4,5…n) y es introducida como @trend.
Otro elemento de las series de tiempo es la Normalización delas series de tiempo.
Una serie normalizada implica el tratamiento de
Yn = (Yt -̄̄̄̄̄̄Ῡt) / σy
Yn Variable normalizada.
Cuando se gráfica la variable normalizada se puede ver (si tieneuna tendencia marcada) que se mantiene estable en el rango de -2 y 2 desviaciones estándar.
Desestacionalización
En el análisis de series de tiempo regularmente se presentan variacionesrecurrentes en determinados periodos perfectamente identificados, estas variaciones recurrentes se denominan variaciones estacionales, la estadística aporta técnicas especificas para “limar” los picosestacionales, con las series desestacionalizadas las regresiones pueden ser más eficientes.
Método de los promedios moviles (trimestre)
Xt = ( 0.5 Yt+2 + Yt+1 +Yt + Yt+1 +0.5 Yt-2 ) / 4
Rt = Yt / XtIndices estacionales promedio para cada trimestre (r1, r5, r9).
Si = iq / (i1*i2*i3*i4) ^ ¼ Media Geométrica
Yt* = Yt/ Si
Yt* Es La serie desestacionalizada.
Con las seriesdesestacionalizadas se puede realizar regresiones.
Desestacionalización con variables cualitativas (Dicótomas).
En el caso de los trimestres se puede crear d2, d3 y d4. Se ponen como datos 1 y 0
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Sean Yt, Xt dos variables
Tanto Yt, como Xt son series de tiempo.
Esta primera propiedad posibilita que las series puedan ser evaluadas en el tiempo (Tendencia Temporal).Para evaluar la tendencia de una variable pueden utilizarse varios métodos, que finalmente son métodos de regresión.
Yt = β0 + β1 tiempo
La variable tiempo es construida generando unaserie
(1,2,3,4…n), es decir que la estructura de periodos es
modificada por una serie como la planteada.
La relevancia de la tendencia temporal radica en que puede ser un mediofactible de proyección.
a) La construcción con el comando @trend, el programa genera la serie (1,2,3,4,5…n) y es introducida como @trend.
Otro elemento de las series de tiempo es la Normalización delas series de tiempo.
Una serie normalizada implica el tratamiento de
Yn = (Yt -̄̄̄̄̄̄Ῡt) / σy
Yn Variable normalizada.
Cuando se gráfica la variable normalizada se puede ver (si tieneuna tendencia marcada) que se mantiene estable en el rango de -2 y 2 desviaciones estándar.
Desestacionalización
En el análisis de series de tiempo regularmente se presentan variacionesrecurrentes en determinados periodos perfectamente identificados, estas variaciones recurrentes se denominan variaciones estacionales, la estadística aporta técnicas especificas para “limar” los picosestacionales, con las series desestacionalizadas las regresiones pueden ser más eficientes.
Método de los promedios moviles (trimestre)
Xt = ( 0.5 Yt+2 + Yt+1 +Yt + Yt+1 +0.5 Yt-2 ) / 4
Rt = Yt / XtIndices estacionales promedio para cada trimestre (r1, r5, r9).
Si = iq / (i1*i2*i3*i4) ^ ¼ Media Geométrica
Yt* = Yt/ Si
Yt* Es La serie desestacionalizada.
Con las seriesdesestacionalizadas se puede realizar regresiones.
Desestacionalización con variables cualitativas (Dicótomas).
En el caso de los trimestres se puede crear d2, d3 y d4. Se ponen como datos 1 y 0
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