ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

Autor:  Juan de Dios Urrutia Contreras - domingo, 20 de mayo de 2018

En lo fundamental, una serie de tiempo es, en términos estadísticos, un conjunto ordenado de observaciones asociadas a momentos regulares en el tiempo en que se produjeron o a aquel en que fueron observadas. (Por ejemplo las ventas anuales pueden ser representadas así).  

Generalmente las series son presentadas gráficamente para facilitar la visualización de algunos elementos que la afecten y que permitan explicar su variabilidad. Esta última es producto de la variación tendencial, cíclica, estaciona e irregular. La variación total de la serie estará dada por el efecto conjunto de estas cuatro variables.

Con el analisis de las series de tiempo se intenta detectar los modelos que originan los cambios de las series para poder estudiarlos aisladamente y conocer su comportamiento y luego predecir su comportamiento a futuro. Es decir, disminuir la incertidumbre.

Sin dudas que una de las consideraciones a tener en cuenta es la eliminación de distorsiones (suavización exponencial u otro)  que afecten a la muestra  consiguiendo así aplanar la serie.

El objetivo de una serie de tiempo es ayudar a hacer proyecciones sobre un hecho futuro, considerando estables las condiciones y variaciones registradas hasta el momento, lo que permite tomar decisiones o planear a corto y largo plazo.

Existen varios métodos para estimar la tendencia de una serie, (media móvil, semi-promedios, etc), que por lo general, pero no exclusivamente,   se describe por medio de una Recta, siendo la más recurrida el método de los Mínimos Cuadrados.

Este método tiende a estimar los parámetros de la serie de datos lineales , para construir una recta de regresión ( Y = mX + b), que permita luego pronosticar el comportamiento futuro de las variables.

Analizar datos históricos de 3; 5 y 20 años se justificaría dependiendo de los objetivos del analista.

Por ejemplo una serie corta de datos no permite visualizar el efecto de los ciclos en la tendencia  y uno muy largo podría incorporar información obsoleta. La magnitud de la muestra dependerá entonces del fin que se persiga, de los instrumentos estadísticos a aplicar y de la metodología. No obstante para efectos de determinar la tendencia secular es siempre necesario contar con series de datos largas.

Cordialmente, 

JdD