series temporales. componentes tendencia ciclo estacionalidad movimiento iregular
TRANSCRIPT
SERIES TEMPORALES
COMPONENTES
TENDENCIA
CICLO
ESTACIONALIDAD
MOVIMIENTO IREGULAR
COMPONENTES
TENDENCIA
0
100
200
300
400
500
600
ene-
87
ene-
88
ene-
89
ene-
90
ene-
91
ene-
92
ene-
93
ene-
94
ene-
95
ene-
96
ene-
97
ene-
98
ene-
99
ene-
00
ene-
01
ene-
02
ene-
03
ene-
04
IND. GRAL. MADRID
IBEX 35
PIB ALEMANIA
380.000
400.000
420.000
440.000
460.000
480.000
500.000
520.000
Patrón de evolución sostenido a medio y largo plazo de la serie
COMPONENTES
CICLOCICLOS REINO UNIDO
-6,0%
-4,0%
-2,0%
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
19
70
01
19
74
01
19
78
01
19
82
01
19
86
01
19
90
01
19
94
01
19
98
01
20
02
01
CICLO ESTADOS UNIDOS
-4,0%
-2,0%
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
19
70
01
19
74
01
19
78
01
19
82
01
19
86
01
19
90
01
19
94
01
19
98
01
20
02
01
Movimiento oscilatorio por encima y por debajo de la tendencia de una serie temporal
COMPONENTES
ESTACIONALIDAD
Oscilaciones de una serie temporal que se completa dentro de un año y se repiten mas o menos de forma invariable en los años sucesivos.
Indice de Precios
100
103
106
109
ene-
02
mar
-02
may
-02
jul-0
2
sep-
02
nov-
02
ene-
03
mar
-03
may
-03
jul-0
3
sep-
03
nov-
03
ene-
04
MesesV
alor
del
índi
ce
COMPONENTES
IRREGULAR
Oscilaciones de una serie temporal que se atribuyen a factores fortuitos, aleatorios y esporádicos
-15,00
-10,00
-5,00
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
19
97M
02
19
97M
06
19
97M
10
19
98M
02
19
98M
06
19
98M
10
19
99M
02
19
99M
06
19
99M
10
20
00M
02
20
00M
06
20
00M
10
20
01M
02
20
01M
06
20
01M
10
20
02M
02
20
02M
06
20
02M
10
20
03M
02
20
03M
06
20
03M
10
20
04M
02
20
04M
06
20
04M
10
20
05M
02
20
05M
06
20
05M
10
20
06M
02
20
06M
06
20
06M
10
20
07M
02
20
07M
06
20
07M
10
2DTípica Menos2DTípica Valor Promedio
Un modelo con tendencia lineal se define de la siguiente manera.
SERIES TEMPORALES
Cálculo de la Tendencia:
Ajuste Lineal
-200,00
-100,00
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
Serie Lineal Ajuste
tutbbYt 10
Pendiente monótona creciente o decreciente
SERIES TEMPORALES
Ajuste Potencial
-20000,00
0,00
20000,00
40000,00
60000,00
80000,00
100000,00
120000,00
140000,00
160000,00
180000,00
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
Serie Potencial Ajuste
Cálculo de la Tendencia:Ajuste Exponencial
-20000,00
-10000,00
0,00
10000,00
20000,00
30000,00
40000,00
50000,00
60000,00
70000,00
80000,00
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
Serie Exponencial Ajuste
Versión linealizada:
Versión linealizada:
SERIES TEMPORALES
Ajuste Logarítmico
-40,00
-35,00
-30,00
-25,00
-20,00
-15,00
-10,00
-5,00
0,00
5,00
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
Serie Logarítmica Ajuste
Cálculo de la Tendencia:Ajuste Polinomico
-40,00
-20,00
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
Tendencia Polinómica Ajuste
tutLgbbYt )(10
Versión linealizada:
tutLgbbYt )(10
SERIES TEMPORALESMétodos para el análisis del componente tendencial
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia:
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Lineal:
tutbbYt 10
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Lineal:
tutbbYt 10
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Potencial:
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Potencial:
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Exponencial:
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Exponencial:
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Exponencial:
tutLgbbYt )(10
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia con ajuste Exponencial:
tutLgbbYt )(10
SERIES TEMPORALESCálculo de la Tendencia:
ti utbbY 21
ti utLgbbY )(21
SERIES TEMPORALESPrevisión de la Tendencia en el período t+1: