5.5. Medición De Variaciones Estacionales E Irregulares

5.5. Medición de variaciones estacionales e irregulares

Mientras que la tendencia y los componentes cíclicos de una serie de tiempo se identifican analizando los movimientos de datos históricos a través de varios años, hay muchas series de tiempo que muestran un patrón regular dentro de un periodo de un año. Por ejemplo, un fabricante de albercas inflables espera poca actividad de ventas durante los meses de otoño e invierno, y ventas máximas en los de primavera y verano. Los fabricantes de equipo para la nieve y de ropa de abrigo esperan un comportamiento anual opuesto al del fabricante de albercas. No es de sorprender que el componente de la serie de tiempo que representa la variabilidad en los datos, debida a influencias de las estaciones, se llame componente estacional.

Aunque uno suele imaginarse que un movimiento estacional de una serie de tiempo sucede dentro de un año, también se puede usar para representar cualquier patrón regularmente repetitivo cuya duración sea menor de un año. Por ejemplo, los datos diarios de intensidad de tráfico muestran un comportamiento “estacional” dentro del mismo día, así se tiene que el flujo máximo se presenta durante las horas de aglomeración, el moderado durante el resto del día y al caer la noche, y el mínimo a partir de la medianoche hasta temprano por la mañana. El componente irregular de la serie de tiempo es el factor residual, “mil usos”, que explica las desviaciones de la serie de tiempo real respecto a los factores determinados por los efectos de la tendencia y los componentes cíclicos y estacionales. Se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afecta a la serie de tiempo. Como este componente explica la variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible; de esta manera, no se puede esperar predecir su impacto sobre la serie de tiempo

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