22/06/2021

Series de tiempo

La metodología de es una herramienta estadística que pretende estudiar un mismo fenómeno cuantitativo a través del tiempo con la finalidad de poder obtener pronósticos de forma asertiva.

Esta metodología se utiliza ampliamente en los negocios, las ciencias sociales, las ciencias biológicas, y en muchas otras disciplinas.

  • Economía y Marketing
    • Proyecciones del empleo y desempleo.
    • Evolución del índice de precios de la leche.
    • Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria.
    • Índices del precio del petróleo.

Descomposición de la serie

Análisis de correlación

  • Demografía
    • Número de habitantes por año.
    • Tasa de mortalidad infantil por año.

  • Medioambiente

    • Evolución horaria de niveles de óxido de azufre y de niveles de óxido de nitrógeno en una ciudad durante una serie de años.
    • Lluvia recogida diariamente en una localidad.
    • Temperatura media mensual.
    • Medición diaria del contenido en residuos tóxicos en un río.

Series de Tiempo Univariadas

  • objetivo: Aprender y aplicar métodos estadísticos para el análisis de los datos que se han observado a lo largo del tiempo.

    • Desafío: dar cuenta de la correlación entre las mediciones que están cerca en el tiempo.

    Los temas cubiertos en este curso incluyen métodos para:

    • Modelado de datos de series temporales univariantes con modelos autorregresivos y de media móvil (denominados modelos ARIMA, a veces llamados modelos Box Jenkins).

    • Herramientas para la identificación del modelo, la estimación del modelo y la evaluación de la idoneidad del modelo.

    • Usar un modelo para pronosticar y determinar intervalos de predicción para pronósticos.

Series de Tiempo Multivariadas

  • Introducción a las series de tiempo multivariadas
  • Modelos SARIMAX
  • Modelo VAR
  • Modelo VEC
  • Datos Tipo Panel

Objetivos básicos del análisis

El objetivo básico generalmente es determinar un modelo que describa el patrón de las series de tiempo. Los usos para tal modelo son:

  • Describir las características importantes del patrón de series de tiempo.
  • Explicar cómo el pasado afecta el futuro o cómo dos series temporales pueden “interactuar”.
  • Para pronosticar valores futuros de la serie.
  • Posiblemente sirva como un estándar de control para una variable que mide la calidad del producto en algunas situaciones de fabricación.

Algunos trabajos en series de tiempo

https://repository.libertadores.edu.co/discover?rpp=10&etal=0&query=series+de+tiempo&group_by=none&page=2&filtertype_0=subject&filter_relational_operator_0=equals&filter_0=Estad%C3%ADstica+aplicada