SERIES TEMPORALES POr ejemplo, una de los caracteres de una empresa susceptible de ser observado puede ser su volumen de ventas y podemos estar interesados en estudiar el comportamiento y evolución temporal de esa característica de la empresa. En este caso esa observación se realizará de forma repetida durante una serie de momentos del tiempo. Esa observación repetida en el tiempo da lugar a una serie temporal. En este sentido diremos que una serie temporal, cronológica, histórica o de tiempo es una sucesión de observaciones cuantitativas de un fenómeno ordenadas en el tiempo.
Ejemplo Los datos siguientes corresponden al número de contratos nuevos realizados por las empresas de menos de 10 empleados, en Lima, durante el período 1996-2000.
TRIMESTRE
1996
1997
1998
1999
2000
I
6
11
4
12
6
II
8
12
3
14
9
III
7
9
9
10
10
IV
10
8
2
11
9
La idea de homogeneidad Para que el análisis de una serie temporal nos conduzca a conclusiones acertadas es imprescindible que los datos sean comparables u homogéneos. Si cada año cambia la metodología de observación, se cambian las definiciones, se modifica la población de referencia, etc, el resultado será será una serie serie temp tempora orall comp compues uesta ta por un conjun conjunto to de valores no comparables porque son muy heterogéneos. Esta falta de homogeneidad se pierde, de una forma natural, con el transcurso del tiempo, de manera que cuando las series son muy largas no hay garantía de que los datos iniciales y finales sean comparables.
Componentes de una Serie de Tiempo Se definen cuatro componentes :
Tendencia
(T):
movimiento suave, de “largo plazo”, generalmente asociado a causas estructurales del fenómeno en estudio; como aumento o disminución de la población, cambios en las condiciones económicas, mejora en la organización económica, política y social, efectos de cambios en cuestiones de salud, educación, seguridad social, entre otros. Los efectos de la tendencia se notan en lapsos largos con relación al período de observación. Una dificulta dificultad d que se plantea, plantea, es decir decir qué se entiende entiende por por largo plazo. Por ejemplo, variables climáticas algunas veces exhiben variaciones cíclicas sobre un período de tiempo muy largo, tal como 50 años. Si solo se tiene 20 años de datos, esta oscilación a largo plazo podría parecer parte de una tendencia, pero si se dispusiera de cientos de años, la oscilación a largo plazo sería visible.
Estacionalidad (E o S): movimientos recurrentes,
intraanuales, periódicos o aproximadamente periódicos debido a causas como sucesión de estaciones, presencia de temporadas o festividades anuales. Se puede decir entonc ent onces, es, que que las fluctua fluctuacio ciones nes estacio estacional nales es son aquell aquellas as que aparecen de una manera recurrente y con periodicidad anual. Ciclo (C): oscilación casi periódica que dura 3, 5, 11, 13, etc. años originada por diversas causas. Algunas series de tiempo exhiben variaciones con períodos fijos debidas a causas físicas, como el caso de las variaciones diarias de temperatura. Otras exhiben oscilaciones que no tienen un período fijo, pero que pueden ser predecibles, frecuentemente observado en series económicas. Irregular (I): movimientos recurrentes que responden a una acumulación de causas, o que no tienen una causa específica.
Modelo
ESTIMACIÓN DE LA TENDENCIA TENDENCIA LINEAL Ejemplo:
Resultados RLS
Otros modelos podrían ser el cuadrático y cuadrático y el exponencial .
SUAVIZADO DE UNA SERIE DE TIEMPO El objetivo es eliminar las variaciones (suavizar), y en consecuencia ver cuál es el patrón de movimiento de los datos a través del tiempo. PROMEDIOS MÓVILES: A diferencia del método de mínimos cuadrados este método es subjetivo y además depende de la longitud del período seleccionado para calcular los promedios. Por ejemplo, para eliminar las fluctuaciones cíclicas, el período seleccionado debe tener una longitud igual al valor de la duración estimada promedio de un ciclo de la serie. Esto es, si se estima que la serie tiene tiene un ciclo ciclo de 10 años, años, entonces entonces el promedio promedio tendrá tendrá una longitud de 10.
Medias móviles:
Ejemplo
ESTIMACIÓN ESTACIONAL
Ejemplo: con los datos presentados de la Tabla anterior.
COMPONENTE CÍCLICA
