TEMA 4 SERIES TEMPORALES ESTADISTICA ECONMICA SERIES TEMPORALES

TEMA 4 SERIES TEMPORALES ESTADISTICA ECONÓMICA

SERIES TEMPORALES • Estudio de las variables vinculadas al tiempo, con el objetivo de hacer descripciones y predicciones. y = f(t) La variable puede estar referido a un instante (nivel ó stock) o a un intervalo de tiempo (flujo). Ejemplos Ei y ventas. • La primera no es sumable o acumulable pues se duplicarían valores, la segunda si.

SERIES TEMPORALES • La serie puede ser simple o multiple según se disponga de un valor para cada instante del tiempo o varios valores. • Puede ser contínua o discreta, según la naturaleza de la variable dependiente.

SERIES TEMPORALES • Tiene que estar perfectamente ordenado. • Los intervalos de tiempo considerado, han de tener la misma amplitud. • Los datos han de ser homogéneos, no se puede cambiar de criterios, metodología, etc. .

SERIES TEMPORALES • Enfoque clásico: y = f (t) Usando los métodos de regresión ya vistos. • Enfoque causal: Se buscan otras variables que expliquen el comportamiento de la variable dependiente y se aplica la regresión.

SERIES TEMPORALES • El objetivo del sistema es: – Control de procesos. Estudio de los distintos componentes de la serie temporal. – Hacer simulaciones. Una vez estimado el modelo que reproduzca el comportamiento de la variable en el tiempo. – Predicciones. Tiene capacidad de calcular valores futuros.

SERIES TEMPORALES • Método que se centran en el dominio del tiempo. Se realiza el estudio desde la perspectiva de la evolución temporal. – Análisis Clásico. – Metodología Box-Jenkins • Método que se centra en el estudio de las frecuencias. – Análisis espectral.

SERIES TEMPORALES • LAS VARIACIONES PUEDEN SER: – ESTACIONARIAS. Cuando el promedio no cambia. – EVOLUTIVAS. - Cuando cambia el promedio de la serie.

SERIES TEMPORALES • Se representan gráficamente: En abscisas el tiempo y en ordenadas los valores de la serie. • Se estudian: – Tendencias – Variaciones Estacionales – Variaciones Cíclicas. – Puntos de ruptura – Valores atípicos

TENDENCIA (T) • Comportamiento de la serie a l/pl. (+10 años) • Mientras más larga sea la serie mejor. • Nos muestra si la serie es estacionaria o evolutiva. • El comportamiento tendencial puede ser: – – Lineal Exponencial Parabólica ….

TENDENCIA

VARIACIONES CÍCLICAS (C) • Son movimientos a medio plazo que corresponden normalmente con las fases expansivas y recesivas de la economía. (Entre 2 y 10 años). • Son difíciles de detectar, salvo que se tenga un periodo largo de años.

VARIACIONES CÍCLICAS

VARIACIONES ESTACIONALES (VE) • Movimientos que se repiten de forma periódica, producida normalmente por el clima, producción, tiempo …. Lo usual es que tenga una frecuencia anual.

VARIACIONES ESTACIONALES

VARIACIONES ACCIDENTALES (R) • Movimientos que no responden a ningún patrón que son resultado de factores fortuitos o aleatorios. • Puntos de ruptura, interrupciones en la evolución de la serie.

VARIACIONES ACCIDENTALES

SERIES TEMPORALES • La forma en que se combinan estos cuatro elementos, nos dará un modelo aditivo, multiplicativo o mixto. – Aditivo: – Multiplicativo: – Mixto: y = T+Ve+C+R y = (T)(Ve)(C)(R) y= (T)(Ve)+(C)+(R) – Aditivo: y-T=Ve+R – Multiplicativo y/T=Ve*R

ANÁLISIS GRÁFICO • Se trata de representar la serie, y en función de la experiencia del analista, realizar las predicciones pertinentes. • Es sencillo pero varios analistas, pueden llegar a resultados opuestos pues carece de objetividad. • Es el paso previo a cualquier otro tipo de análisis.

SERIES TEMPORALES • EXCEL – 2 Métodos de cálculo de la tendencia: • Medias Móviles Centradas. • Ajuste – 2 Métodos para cálculo de estacionalidad: • Aditivo • Multiplicativo • SPSS. Modelo ARIMA (Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil)

MÉTODO MECÁNICO DE MEDIAS MÓVILES • Se suaviza la serie promediando los valores de la misma. • Se quitan dos componentes VE, C y R • Los componentes irregulares se estudian si se quitan o se dejan.

MÉTODO ANALÍTICO O DE AJUSTE • La Tendencia, se calcula, ajustando, mediante regresión, una función que se adapte a la serie estudiada, usando el método de m. c. o.

ALISADO EXPONENCIAL • Método de medias móviles, pero ponderando las medias. • La ponderación disminuye o aumenta, según criterio del analista, a medida que nos alejamos del origen. • Se usa para series no estacionales y con tendencia no definida (ni creciente ni decreciente).

PREDICCIÓN • Objetivo. - A partir del estudio de los componentes de la serie temporal, hacer una evaluación futura de la variable dependiente. • La predicción, se realiza en función de la tendencia y el ciclo mediante regresión, realizando la oportuna corrección estacional del periodo evaluado.

SERIES TEMPORALES • En realidad hemos construido un modelo de comportamiento de la variable en el tiempo, por tanto es imprescindible, disponer de varios métodos de cálculos y realizar los oportunos controles para evaluar la calidad de las predicciones, mediante el estudio de las desviaciones.