Métodos de descomposición de series de tiempo

Métodos de descomposición de series de tiempo

La descomposición de las series de tiempo para descubrir la tendencia, los ciclos, los factores estacionales y las irregularidades, se basa en un modelo, es decir, una ecuación que le da valor a cada elemento participante en la conformación de una serie de tiempo.

Con frecuencia los modelos de series temporales son aditivos, es decir, suman uno por uno los componentes para obtener una respuesta pronosticada. Es conveniente que utilices los modelos aditivos cuando la variabilidad es más o menos constante durante el transcurso de toda la serie. Por ejemplo:

Donde:

Yt = Valores observados.

Tt =Componente de tendencia.

St =Componente estacional.

It =Componente irregular.

Existen otros modelos que no exigen la suma de sus componentes, sino la multiplicación de cada elemento. A estos modelos se les conocen como multiplicativos y se distinguen por la variabilidad que se incrementa al aumentar el nivel actual o serie suavizada. Por ejemplo:

12.2 Estimación de la ecuación de tendencia

Como viste anteriormente, la tendencia está vinculada a los movimientos constantes en los resultados, interpretados como crecimiento o decrecimiento en la respuesta.

La tendencia se puede representar como una línea recta o una curva suavizada, lo que significa un cambio sin dificultades, el cual revela la dirección general de los resultados que conforman la serie.

Imagina que debes estudiar la tendencia en la venta de velas para uso doméstico. Es bastante posible que encuentres una fuerte declinación en las ventas durante el 2010 comparadas con el año 1910, debido a que la tendencia es el mayor uso de fuentes eléctricas de energía, al mismo tiempo que se experimenta mucho menor uso de velas para alumbrar los hogares.

Algo similar ocurre con la venta de máquinas de escribir comparadas con la venta de computadoras, y si extiendes el análisis de tendencias a fenómenos demográficos, te toparás con un decremento en el número de hijos por familia, un incremento general en la esperanza de vida, un aumento en la escolaridad promedio, entre otros hechos interesantes.

Una tendencia que parece ser lineal, es decir, aumenta proporcionalmente con el transcurrir de tiempo, se representará por la siguiente ecuación ajustada mediante mínimos cuadrados:

Donde:

= Pronóstico de la tendencia en el período.

= La intersección con el eje Y.

= Variación de la tendencia para cada período.

Ejemplo:

Capacitaciones Profesionales, S.A. de C.V. es una empresa dedicada al desarrollo de capacidades en los recursos humanos mediante programas cuatrimestrales.

Durante cinco años, han registrado el número de inscripciones al instituto; y ahora tienen el propósito de pronosticar, mediante series de tiempo, el número estimado

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