SERIES TEMPORALES.

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

1 SERIES TEMPORALES

2 MÉTODOS DE PREVISIÓN CUANTITATIVOS
UNIVARIANTES CAUSAL Incorpora variables externas para explicar el comportamiento de variable objeto de estudio Se trata de hacer previsiones de una serie empleando para ello los valores pasados de la serie temporal Métodos Arima Métodos de descomposición

3 COMPONENTES TENDENCIA CICLO ESTACIONALIDAD MOVIMIENTO IREGULAR

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

5 COMPONENTES CICLO Movimiento oscilatorio por encima y por debajo de la tendencia de una serie temporal

6 COMPONENTES ESTACIONALIDAD
Oscilaciones de una serie temporal que se completa dentro de un año y se repiten mas o menos de forma invariable en los años sucesivos.

7 COMPONENTES IRREGULAR
Oscilaciones de una serie temporal que se atribuyen a factores fortuitos, aleatorios y esporádicos

8 ANÁLISIS PRIMARIO DE SERIES TEMPORALES
Descomposición de series: Esquemas alternativos de descomposición de una serie temporal: ADITIVO: MULTIPLICATIVO:

9 SUPUESTOS  Se considera que existe una cierta estabilidad en la estructura del fenómeno estudiado.  Los datos deben ser homogéneos en el tiempo, o lo que es lo mismo, se debe mantener la definición y medición de la magnitud objeto de estudio.

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11 Descomposición de series:
Componente Estacional Serie: INDICE DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

12 Descomposición de series:
Componente Tendencial Serie: INDICE DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

13 Descomposición de series:
Componente Cíclico e irregular Serie: INDICE DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

14 Descomposición de series:
Componente Cíclico e irregular Serie: INDICE DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

15 Series sin tendencia ni estacionalidad.
Descomposición de series: Métodos de Estimación Series sin tendencia ni estacionalidad. Métodos Ingenuos: Última observación Media Histórica MM de orden 3 Alisado Exponencial Simple Series con tendencia y sin estacionalidad Doble Alisado exponencial del Brown con un parámetro Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro Series con tendencia y con estacionalidad

16 Series sin tendencia ni estacionalidad.
Series Temporales: Métodos de Estimación Series sin tendencia ni estacionalidad.

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

18 Series con tendencia y con estacionalidad
Series Temporales Métodos de Estimación Series con tendencia y con estacionalidad

19 DESCOMPOSICIÓN DE S.T. En el caso de un esquema aditivo la secuencia a seguir es la siguiente: ESTACIONALIDAD TENDENCIA CICLO IRREGULAR

20 DESCOMPOSICIÓN DE S.T. En el caso de un esquema multiplicativo la secuencia a seguir es la siguiente: ESTACIONALIDAD TENDENCIA CICLO IRREGULAR

21 SERIES TEMPORALES Medias móviles
Concepto: Es una transformación que se efectúa a la serie original en la que las nuevas observaciones corresponden a un promedio de las observaciones originales. El número de observaciones a promediar corresponden al orden de la media móvil.

22 SERIES TEMPORALES Medias móviles
UTILIDADES Suavizar Predecir Representar la tendencia Desestacionalizar TIPOS Centrada: El valor se asigna al punto de medio del intervalo No centrada: El valor se asigna al período correspondiente a la observación más adelantada

23 MEDIA MOVIL DE ORDEN TRES
FECHA IPI CENTRADA SIN CENTRAR 1995M01 84,9 1995M02 82,7 86,8 1995M03 92,8 84,9333 86,80 1995M04 79,3 87,7667 84,93 1995M05 91,2 87,4333 87,77 1995M06 91,8 89,8333 87,43 1995M07 86,5 77,7333 89,83 1995M08 54,9 75,8000 77,73 1995M09 86 76,3000 75,80 1995M10 88 87,9667 76,30 1995M11 89,9 85,1333 87,97 1995M12 77,5 83,6667 85,13

24 MEDIA MOVIL CENTRADA DE ORDEN DOCE
FECHA IPI MEDIA MOVIL Ene 95 84,9 Feb 95 82,7 Mar 95 92,8 Abr 95 79,3 May 95 91,2 Jun 95 91,8 Jul 95 86,5 83,74 Ago 95 54,9 83,71 Sep 95 86,0 83,49 Oct 95 88,0 83,27 Nov 95 89,9 83,18 Dic 95 77,5 82,14 Ene 96 83,6 82,76

25 SERIES TEMPORALES Medias móviles Utilidad: Suavizar

26 DESCOMPOSICIÓN DE S.T. En el caso de un esquema aditivo la secuencia a seguir es la siguiente: ESTACIONALIDAD TENDENCIA CICLO IRREGULAR

27 SERIES TEMPORALES Desestacionalización:
Diferencias sobre la media móvil (aditivo) 1.-Calcular la media móvil centrada 2.- Calcular las diferencias de la serie original y la media móvil 3.- Calcular los índices de estacionalidad para cada periodo m 4.- Reponderar los índices de estacionalidad para que sumen 0. 5.- Calcular la serie desestacionalizada

28 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:
Se obtiene la nueva serie de componente tendencial ajustando los datos observados a una especificación en función del tiempo.

29 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

30 SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

31 SERIES TEMPORALES Cálculo del componente cíclico:
Componente cíclico e irregular: Aplicando un MM3, se obtendría un serie sin componente irregular

32 SERIES TEMPORALES Fuentes consultadas
Material elaborado a partir de los apuntes de los profesores: Mahía Casado, Ramón Pérez García, Julián