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SERIES TEMPORALES

SERIES TEMPORALES. COMPONENTES. TENDENCIA CICLO ESTACIONALIDAD MOVIMIENTO IREGULAR. COMPONENTES. TENDENCIA. Patrón de evolución sostenido a medio y largo plazo de la serie. Descomposición de series : Métodos de Estimación. Series con tendencia y sin estacionalidad

yannis
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SERIES TEMPORALES

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Presentation Transcript

  1. SERIES TEMPORALES

  2. COMPONENTES • TENDENCIA • CICLO • ESTACIONALIDAD • MOVIMIENTO IREGULAR

  3. COMPONENTES • TENDENCIA Patrón de evolución sostenido a medio y largo plazo de la serie

  4. Descomposición de series: Métodos de Estimación • Series con tendencia y sin estacionalidad • Doble Alisado exponencial del Brown con un parámetro • Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro

  5. Series Temporales Métodos de Estimación • Series con tendencia y sin estacionalidad

  6. SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia: Un modelo con tendencia lineal se define de la siguiente manera.

  7. SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

  8. SERIES TEMPORALES Cálculo de la Tendencia:

  9. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : Los distintos modelos que se aplicarán siguen un esquema como el siguiente: Realizan una estimación recursiva de la tendencia. Lo que supone es ir desplazando la ordenada en el origen en las t observaciones de la muestra

  10. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia Lineal: • Alisado Exponencial Doble  Lleva este nombre porque somete la variable a un doble alisado. En el primer alisado se alisa directamente la variable objeto de estudio mientras que en la segunda operación se procede a alisar la variable previamente obtenida. (1) Primer alisado (2) Segundo alisado

  11. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia líneal: • Alisado Exponencial Doble  Donde

  12. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia: • Alisado Exponencial Doble 

  13. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Doble 

  14. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia Métodos Ingenuos: • Alisado Exponencial Doble 

  15. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt  Es un método de alisado exponencial que utiliza dos parámetros de alisado, aplicable a series que presentan una tendencia lineal. Dicho método calcula dos variables de alisado para cada momento del tiempo: = estimación del nivel de la serie en t = estimación de la pendiente de la serie en t

  16. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt-Winters  Donde Ecuación del Nivel Ecuación de la pendiente

  17. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt-Winters  Por tanto la ecuación final sería:

  18. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt  Valores Iniciales

  19. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt-Winters 

  20. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt 

  21. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : • Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: • Determinar el esquema de descomposición • Desestacionalizar la serie Yt • Aplicar métodos de tendencia a la serie sin estacionilidad • Predecir la tendencia • Incorporar la estacionalidad

  22. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : INDICE DE PRECIOS HOTELEROS CC.AA: Aragón

  23. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad :

  24. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : • Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: • Determinar el esquema de descomposición • ADITIVO: • MULTIPLICATIVO:

  25. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : • Alisado exponencial de Holt Winter con doble parámetro: • Determinar el esquema de descomposición

  26. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 1.-Cálculos de la MMC12

  27. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 2.-Diferencia de Yt respecto de MMC12 3.-Cálculo de los índice brutos 4.- Valor de los índices normalizados

  28. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 5.- Cálculos de la serie desestacionalizada

  29. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 5.- Calculo de la serie desestacionalizada: Yt-Índice normalizado respectivo

  30. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : INDICE DE PRECIOS HOTELEROS CC.AA: Aragón

  31. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 5.- Cálculos de los índices normalizados

  32. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia y estacionalidad : 2.- Desestacionalizar la serie 5.- Calculo de la serie desestacionalizada: Yt-Índice normalizado respectivo

  33. PREVISIÓN DE SERIES TEMPORALES • Series con tendencia : • Alisado Exponencial Holt  Serie sin estacionalidad Serie con estacionalidad

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