SERIES TEMPORALES.

Presentación del tema: "SERIES TEMPORALES."— Transcripción de la presentación:

1 SERIES TEMPORALES

2 COMPONENTES TENDENCIA CICLO ESTACIONALIDAD MOVIMIENTO IREGULAR

3 COMPONENTES TENDENCIA
Patrón de evolución sostenido a medio y largo plazo de la serie

4 Series con tendencia y sin estacionalidad
Descomposición de series: Métodos de Estimación Series con tendencia y sin estacionalidad Doble Alisado exponencial del Brown con un parámetro Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro

5 Series con tendencia y sin estacionalidad
Series Temporales Métodos de Estimación Series con tendencia y sin estacionalidad

6 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:
Un modelo con tendencia lineal se define de la siguiente manera.

7 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

8 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

9 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Los distintos modelos que se aplicarán siguen un esquema como el siguiente: Realizan una estimación recursiva de la tendencia. Lo que supone es ir desplazando la ordenada en el origen en las t observaciones de la muestra

10 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia Lineal:
Alisado Exponencial Doble  Lleva este nombre porque somete la variable a un doble alisado. En el primer alisado se alisa directamente la variable objeto de estudio mientras que en la segunda operación se procede a alisar la variable previamente obtenida. (1) Primer alisado (2) Segundo alisado

11 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia líneal:
Alisado Exponencial Doble  Donde

12 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia:
Alisado Exponencial Doble 

13 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Doble 

14 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia Métodos Ingenuos:
Alisado Exponencial Doble 

15 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt  Es un método de alisado exponencial que utiliza dos parámetros de alisado, aplicable a series que presentan una tendencia lineal. Dicho método calcula dos variables de alisado para cada momento del tiempo: = estimación del nivel de la serie en t = estimación de la pendiente de la serie en t

16 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt-Winters  Donde Ecuación del Nivel Ecuación de la pendiente

17 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt-Winters  Por tanto la ecuación final sería:

18 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt  Valores Iniciales

19 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt-Winters 

20 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt 

21 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: Determinar el esquema de descomposición Desestacionalizar la serie Yt Aplicar métodos de tendencia a la serie sin estacionilidad Predecir la tendencia Incorporar la estacionalidad

22 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
INDICE DE PRECIOS HOTELEROS CC.AA: Aragón

23 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES
Series con tendencia y estacionalidad :

24 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: Determinar el esquema de descomposición ADITIVO: MULTIPLICATIVO:

25 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: Determinar el esquema de descomposición

26 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 1.-Cálculos de la MMC12

27 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 2.-Diferencia de Yt respecto de MMC12 3.-Cálculo de los índice brutos 4.- Valor de los índices normalizados

28 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 5.- Cálculos de la serie desestacionalizada

29 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 5.- Calculo de la serie desestacionalizada: Yt-Índice normalizado respectivo

30 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
INDICE DE PRECIOS HOTELEROS CC.AA: Aragón

31 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 5.- Cálculos de los índices normalizados

32 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia y estacionalidad :
2.- Desestacionalizar la serie 5.- Calculo de la serie desestacionalizada: Yt-Índice normalizado respectivo

33 PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES Series con tendencia :
Alisado Exponencial Holt  Serie sin estacionalidad Serie con estacionalidad