Trabajo econometria.

1. Obtención de una serie temporal con un periodicidad inferior al año (más de 50 observaciones, aproximadamente). El último dato de la serie elegida ha de ser el más reciente.

Los datos con los que vamos a trabajar en este trabajo son los relativos al número de viajeros residentes en el extranjero que se han alojado en hoteles de la Costa del Sol en el período que va desde enero de 1999 hasta agosto de 2015. Los datos se han obtenido de la página web del Instituto Nacional de Estadística, y se recogen de manera mensual, contando así con 200 observaciones:

[pic 1]

1. Análisis de coyuntura.

 a) Representación gráfica.

[pic 2]

Podemos observar una marcada estacionalidad, que coincide con los meses de verano (mayo-septiembre), es decir, aquellos meses que se consideran temporada alta en la Costa del Sol.  

Observamos también que la variable cuenta con una tendencia lineal, no hay un gran cambio en el comportamiento de los viajeros no residentes en España en cuanto a lo que la ocupación hotelera se refiere.

b) Cálculo de tasas de variación, representación gráfica e interpretación (último dato):

 - Tasa intermensual.

En primer lugar vamos a recordar la fórmula de la tasa de variación intermensual:

[pic 3]

Para obtener los resultados en el programa informático EVIEWS, habría que llevar a cabo los siguientes pasos:

[pic 4]

Así obtendremos los siguientes datos, de los que podemos deducir que el número de viajeros no residentes en España que se hospedaron en hoteles de la Costa del Sol en el mes de agosto de 2015 ha aumentado en un 6.77% con respecto al mes anterior. [pic 5]

La representación gráfica de estos datos es la siguiente:

[pic 6]

- Tasa interanual.

La fórmula de la tasa de variación interanual es:

[pic 7]

Y los pasos a seguir serían los mismos que en el apartado anterior.

[pic 8]

De lo aquí obtenido, deduciremos que el número de viajeros no residentes en España que se hospedaron en hoteles de la Costa del Sol en el mes de agosto de 2015 ha aumentado en un 13.26% con respecto al mismo mes del año anterior. La representación de la tasa de variación interanual se representa en la siguiente gráfica:

[pic 9]

Análisis clásico de series temporales:

c) Obtener el componente estacional e interpretación:

* Por el método de la razón a la media móvil.

Proc/Seasonal/Adjustment/Moving Average:

[pic 10][pic 11]

En la tabla anterior se observa el componente estacional de cada mes. Existe una estacionalidad positiva en los meses de abril a octubre, ambos inclusive, y negativa en el resto (IGVE mayor o menor que 1, respectivamente).

Por ejemplo, en mayo la estacionalidad provoca un aumento en la ocupación hotelera por parte de extranjeros no residentes en España de un 48.93% con respecto a la media anual.  

([IGVE5  -1]*100=48.93%)

Del mismo modo, en el mes de diciembre la estacionalidad provoca un descenso en la ocupación hotelera por parte de extranjeros no residentes en España de un 48.89% con respecto a la media anual.

[(IGVE12 -1]*100=-48.89%)

• En enero la estacionalidad provoca un descenso de un 47.61% en la variable con respecto a la media anual.
• En febrero la estacionalidad provoca un descenso de un 36.05% en la variable con respecto a la media anual.
• En marzo la estacionalidad provoca un descenso de un 2.50% en la variable con respecto a la media anual.
• En abril la estacionalidad provoca un aumento de un 28.06%  en la variable con respecto a la media anual.
• En mayo la estacionalidad provoca un aumento de un 48.93% en la variable con respecto a la media anual.
• En junio la estacionalidad provoca un aumento de un 37.63% en la variable con respecto a la media anual.
• En julio la estacionalidad provoca un aumento de un 32.30% en la variable con respecto a la media anual.
• En agosto la estacionalidad provoca un aumento de un 33.42% en la variable con respecto a la media anual.
• En septiembre la estacionalidad provoca un aumento de un 47.34% en la variable con respecto a la media anual.
• En octubre la estacionalidad provoca un aumento de un 31.13% en la variable con respecto a la media anual.
• En noviembre la estacionalidad provoca un descenso de un 33.09% en la variable con respecto a la media anual.
• En diciembre la estacionalidad provoca un descenso de un 48.89% en la variable con respecto a la media anual.

* Por el método de la diferencia a la media móvil.[pic 12]

[pic 13]

En la tabla anterior se observa el componente estacional de cada mes. Igual que en el apartado anterior, podemos ver que existe una estacionalidad positiva en los meses de abril a octubre, ambos inclusive, y negativa en el resto (IGVE mayor o menor que 0, respectivamente).

Por ejemplo, en junio la estacionalidad provoca un aumento en la ocupación hotelera por parte de extranjeros no residentes en España de 47854.63 viajeros con respecto a la media anual.  

Del mismo modo, en el mes de noviembre la estacionalidad provoca un descenso en la ocupación hotelera por parte de extranjeros no residentes en España de 64054.56 viajeros con respecto a la media anual.  

• En enero la estacionalidad provoca un descenso de 86875.73 viajeros con respecto a la media anual.
• En febrero la estacionalidad provoca un descenso de 69461.57 viajeros con respecto a la media anual.
• En marzo la estacionalidad provoca un descenso de 16505.10 viajeros con respecto a la media anual.
• En abril la estacionalidad provoca un aumento de 31985.95 viajeros con respecto a la media anual.
• En mayo la estacionalidad provoca un aumento de 65217.25 viajeros con respecto a la media anual.
• En junio la estacionalidad provoca un aumento de 47854.63 viajeros con respecto a la media anual.
• En julio la estacionalidad provoca un aumento de 39113.88 viajeros con respecto a la media anual.
• En agosto la estacionalidad provoca un aumento de 41322.43 viajeros con respecto a la media anual.
• En septiembre la estacionalidad provoca un aumento de 62921.71 viajeros respecto a la media anual.
• En octubre la estacionalidad provoca un aumento de 37019.07 viajeros con respecto a la media anual.
• En noviembre la estacionalidad provoca un descenso de 64054.56 viajeros con respecto a la media anual.
• En diciembre la estacionalidad provoca un descenso de 88537.96 viajeros con respecto a la media anual.

d) Modelizar la tendencia resultante de aplicar los dos métodos anteriores.

Para modelizar la tendencia tenemos que desestacionalizar la variable. Vamos a considerar, en primer lugar, una hipótesis multiplicativa, y un modelo parabólico (t2). Posteriormente, un modelo cúbico (t3), para finalmente, elegir aquél que sea mejor según el criterio de Schwarz. Realizaremos la misma operación considerando una hipótesis aditiva.

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