ANALISIS DE SERIE DE TIEMPO ECONOMETRIA

ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO

CURSO   :    ECONOMETRIA

INTEGRANTES:

• ASTETE RICALDI PAMELA
• CHERO ARMAS WENDY
• CUTIVE JIMENES ALEXANDRA
• PUJAR GASPAR KRISTEL
• YAÑE ROJAS TEFI
• VELASQUEZ VILCA LEISLY

AULA     :

TURNO  :

INDICE

INTRODUCCION:        

DEFINICION:        

IMPORTANCIA:        

CLASIFICACION DE SERIE DE TIEMPO:        

  Variaciones seculares o de larga duración:        

  Variaciones Cíclicas:        

  Variaciones Estacionales:        

  Variaciones Irregulares:        

COMPONENTES:        

a)        PROMEDIO MÓVIL SIMPLE:        

b)        PROMEDIO MÓVIL PONDERADO:        

c) CALCULOS DE ERRORES:        

DEFINICION:        

TIPOS:        

D) SUAVIZACION EXPONENCIAL        

SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL SIMPLE (HOLT)        

INDICE ESTACIONAL        

TEMA: ANALISIS DE SERIE DE TIEMPO

INTRODUCCION:

Una serie de tiempo es una secuencia de datos numéricos, cada uno de los cuales se asocia con un instante especifico del tiempo. Podemos citar como ejemplos de series de tiempo al índice mensual de inflación, al tipo de cambio diario, al producto bruto interno trimestral, al índice de desempleo anual, etc.Estas series poseen como característica que los lapsos de tiempo, para cada una de ellas, son homogéneos; es decir, si se utiliza una serie de datos semanales, este mismo tipo de datos(misma frecuencia) se deberá mantener durante toda la serie.

El análisis de una secuencia de datos se conoce como un análisis de series de tiempo de una variable. En  caso que esté estudiando un conjunto de series de tiempo. El objetivo de este compresión del comportamiento de las series económicas, se puede llegar a predecir utilizando la información que se tiene hasta el momento utilizando extrapolación.

DEFINICION:

Una serie tiempo es una secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme. Los datos pueden estar espaciados a intervalos iguales (como la temperatura en un observatorio meteorológico en días sucesivos al mediodía) o desiguales (como el peso de una persona en sucesivas mediciones en el consultorio médico, la farmacia, etc.).

Para el análisis de las series temporales se usan métodos que ayudan a interpretarlas y que permiten extraer información representativa sobre las relaciones subyacentes entre los datos de la serie o de diversas series y que permiten en diferente medida y con distinta confianza extrapolar o interpolar los datos y así predecir el comportamiento de la serie en momentos no observados, sean en el futuro (extrapolación pronostica), en el pasado (extrapolación retrógrada) o en momentos intermedios (interpolación).

Uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico (por ejemplo con los datos climáticos, las acciones de bolsa, o las series de datos demográficos). Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos que puedan ser considerados como series temporales. Las series temporales se estudian en estadística, procesamiento de señales, econometría y muchas otras áreas.

El objetivo principal de una serie de tiempo, donde t=1,2,…, n es su análisis para hacer pronóstico. [pic 1]

IMPORTANCIA:

Para el análisis de las series temporales se usan métodos que ayudan a interpretarlas y que permiten extraer información representativa sobre las relaciones subyacentes entre los datos de la serie o de diversas series y que permiten en diferente medida y con distinta confianza extrapolar o interpolar los datos y así predecir el comportamiento de la serie en momentos no observados, sean en el futuro (extrapolación pronóstica), en el pasado (extrapolación retrógrada) o en momentos intermedios (interpolación)

CLASIFICACION DE SERIE DE TIEMPO:

Las características de una serie de tiempo pueden estar definida por cuatros tiempos principales, llamados a menudo componentes de una serie de tiempo.

  Variaciones seculares o de larga duración: se refiere a la dirección general a la que el grafico de una serie de tiempo parece dirigirse en un intervalo grande de tiempo, esta variación se indica por una curva de tendencia que aparece a trazos.

  Variaciones Cíclicas: se refiere a las oscilaciones de larga duración alrededor de la recta o curva de tendencia; estos ciclos, como se llaman a veces, pueden ser o no periódicos, es decir, puede seguir o no exactamente caminos analógicos después de intervalos de tiempo iguales.

  Variaciones Estacionales: se refiere a las idénticas o casi idénticas, normas que una serie de tiempo parece seguir durante los correspondientes meses de los sucesivos años. Las variaciones estacionales, se refiere en general a una periodicidad anual en negocios o teoría económica, las ideas envueltas pueden extenderse a incluir una periodicidad de cualquier intervalo de tiempo, tal como diaria, horaria, semanal, entre otras., dependiendo del tipo de datos que se utilicen.

  Variaciones Irregulares: son movimientos esporádicos de las series de tiempo debido a sucesos ocasionales, tales como inundaciones, huelgas, elecciones, etc. Aunque normalmente se supone que tales sucesos producen variaciones que solamente duran un corto intervalo de tiempo.

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