Series De Tiempo

Series de Tiempo

Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros).

El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valor trimestral del PIB. Para llevar a cabo un análisis de este tipo, primero se deben identificar los componentes de la serie de tiempo, después aplicar las técnicas estadísticas para su análisis y, finalmente, hacer las proyecciones o pronósticos de eventos futuros.

De esta forma, el análisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican y aíslan los factores relacionados con el tiempo que influyen en los valores observados en las series de tiempo para que una vez identificados, estos factores puedan contribuir a la interpretación de valores históricos de series de tiempo y hasta entonces pronosticar valores futuros de series de tiempo.

Componentes de una serie de tiempo

El método clásico identifica cuatro influencias o componentes:

1. Tendencia (T)

2. Fluctuaciones cíclicas (C)

3. Variaciones estacionales (E)

4. Variaciones irregulares (I)

Los cuales tienen una relación multiplicativa que dan forma al modelo clásico de series de tiempo, es decir, para cualquier período designado en la serie de tiempo, el valor de la variable está determinado por los cuatro componentes en la siguiente forma:

Un ejemplo de cómo se observan las tendencias se encuentra observando este Gráfico donde se observa una tendencia en cuanto al crecimiento de usuarios de internet en México que va de 2005 a 2010; ello nos da un patrón del comportamiento de esta serie de tiempo; ahora sólo faltaría analizar detalladamente con el método de mínimos cuadrados.

Para el caso de tendencias a largo plazo, su comportamiento se ajusta a una línea recta, llamada por esta razón línea de tendencia, es decir, se aproxima a una ecuación de recta, que recibe el nombre de ecuación de tendencia y que es de la forma:

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