Series De Tiempo

SERIES DE TIEMPO

Las series de tiempo, en estadística se le llama a un conjunto de valores observados durante una serie de periodos observados, según (Ramírez, 2007) el proceso estocástico es un conjunto de variables aleatorias que dependen de un parámetro, o de un argumento. En el análisis de series de tiempo el tiempo es el argumento t.

Tenemos que una serie de tiempo, es un conjunto de datos numéricos que se obtienen en periodos regulares a través del tiempo, los cuales, por ende, pueden ser muy variados, generalmente los utilizamos estos para evaluar el comportamiento de las ventas por ejemplo, de una empresa.

Según (Villavicencio, 2010) los componentes de una serie temporal son los siguientes:

a) Componente de tendencia: se puede definir como un cambio a largo plazo que se produce en la relación a nivel medio, o el cambio a largo plazo de la media. La tendencia se identifica con un movimiento suave de la serie a largo plazo.

b) Componente estacional: Muchas series temporales presentan cierta periodicidad o dicho de otro modo, variación de cierto período (semestral, mensual, etc.). Por ejemplo las Ventas al Detalle en Puerto Rico aumentan por los meses de noviembre y diciembre por las festividades navideñas. Estos efectos son fáciles de entender y se pueden medir explícitamente o incluso se pueden eliminar de la serie de datos, a este proceso se le llama desestacionalización de la serie.

c) Componente aleatoria: Esta componente no responde a ningún patrón de comportamiento, sino que es el resultado de factores fortuitos o aleatorios que inciden de forma aislada en una serie de tiempo.

Lo anterior nos explica detalladamente cuáles son los componentes que conforman las series de tiempo, y nos sirve para identificar cualquiera que se nos presente en el proceso de evaluar.

Con relación a las técnicas cuantitativas estadísticas se presentan dos enfoques: Los datos se pueden descomponer en componentes de tendencia, cíclicos, estacionales y aleatorios, modelos econométricos de series de tiempo y Box-Jenkins.

Según (Leandro, 2011) Una serie de tiempo consta de datos que se reúnen, registran u observan sobre incrementos sucesivos de tiempo. Se requiere un enfoque sistemático para analizarlas.

Como sabemos las organizaciones en general evalúan periódicamente el comportamiento de su actividad y/o productos a fin de pronosticar que va a suceder en el futuro en base a lo que ha venido ocurriendo en el pasado, está sucediendo en el presente y tiene la tendencia a comportarse de la misma manera en el futuro.

El comportamiento de las series de tiempo, se debe a 4 variaciones: la tendencia, la variación cíclica, la variación estacional y la variación irregular.

La tendencia o tendencia secular, es aquella tendencia a largo plazo sin alteraciones de una serie de tiempo. Esta tendencia pudiera ser de tipo

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