Series de Tiempo

Adrian Villa
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Adrian Villa
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Pronosticos primer parcial

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Series de Tiempo
1 Una serie temporal es un con junto de mediciones ordenadas en el tiempo sobre una cantidad de interés. En una serie temporal, la secuencia de obsrvaciones es importante, a diferencia de lo que ocurre en los datos de corte transversal, en el que la secuencia de observaciones no es importante
2 Componente de tendencia
2.1 En el análisis de las series de tiempo, las mediciones pueden hacerse cada hora, diario, a la semana, cada mes, anualmente o en cualquier otro intervalo regular de tiempo.
2.1.1
2.2 Métodos
2.2.1 Promedios Móviles Lineales
2.2.1.1
2.2.2 Brown
2.2.2.1
2.2.3 Holt
2.2.3.1
2.2.4 Suavización Exponencial Cuadrática (SEC)
2.2.4.1
3 Componente estacionario
3.1 Métodos
3.1.1 Promedios Móviles Simples (PMS)
3.1.1.1 Utiliza como pronóstico para el siguiente período, el promedio de los “n” valores de los datos más recientes de la serie de tiempo, matemáticamente puede expresarse como:
3.1.1.1.1 Promedio Móvil = ∑ (n valores de datos más recientes) /n
3.1.2 Suavización Exponencial Simple (SES)
3.1.2.1 Esta técnica se basa en la atenuación de los valores de la serie de tiempo, obteniendo el promedio de estos de manera exponencial; es decir, los datos se ponderan dando un mayor peso a las observaciones más recientes y uno menor a las más antiguas.
3.1.2.1.1 P t+1 =α(Y1)+(α−1)(Pt)
3.1.3 Suavización Exponencial Simple con Respuesta Adaptativa (SESRA)
3.1.3.1
3.2
4 Componente cíclico
4.1 Aunque una serie de tiempo puede tener una tendencia a través de lapsos largos, no todos los valores futuros de la serie de tiempo caerán exactamente sobre la línea de tendencia. Las series de tiempo suelen mostrar secuencias de puntos que caen de manera alternante arriba y abajo de la línea de tendencia. Toda sucesión recurrente de puntos que caiga abajo y arriba de la línea de tendencia y que dure más de un año puede atribuirse al componente cíclico de la serie de tiempo.
5 Medición del Error
5.1
6 Componente estacional
6.1 Mientras los componentes cíclico y de tendencia de las series de tiempo se identifican tras el análisis de las variaciones multianuales en los datos históricos, en muchas series de tiempo se observa un patrón permanente en lapsos de un año.
6.2 Por ejemplo, un fabricante de albercas espera tener pocas ventas durante los meses de otoño e invierno y sus mayores ventas en los meses de primavera y verano. Los fabricantes de equipo para remover la nieve y los fabricantes de ropa de invierno esperan exactamente lo contrario.
6.2.1
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