EJERCICIO DE SERIES DE TIEMPO ARIMA
Enviado por Kampbel Quispe Chambilla • 24 de Septiembre de 2019 • Prácticas o problemas • 563 Palabras (3 Páginas) • 265 Visitas
EJERCICIO DE SERIES DE TIEMPO ARIMA:[pic 1]
Analisis de serie de tiempo:[pic 2]
Se puede observar que la serie de tiempo presenta un componente periódico.
Para poder observar mejor la estacionalidad en la serie se utilizo el software Ibm Spss para poder obtener el periodograma de la serie titulada ratios
[pic 3][pic 4]
El pico mas alto representa a la frecuencia 0.08/1=12meses
[pic 5]
Se observa que las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial validan los periodos estacionales.
[pic 6]
En cuanto a la ACF parcial presenta una estructura de coeficiente significativos para retardos periódicos largos.
Página 1
YEAR,
not
periodic Media Varianza
________ ________ ________
00001993 1,23 ,01
00001994 1,23 ,02
00001995 1,29 ,02
00001996 1,33 ,01
00001997 1,39 ,01
00001998 1,43 ,01
00001999 1,31 ,01
00002000 1,18 ,01
00002001 1,31 ,00
00002002 1,30 ,01
00002003 1,19 ,01
00002004 1,25 ,01
00002005 1,21 ,01
00002006 1,27 ,01
00002007 1,29 ,01
00002008 1,28 ,02
Página 2
YEAR,
not
periodic Media Varianza
________ ________ ________
00002009 1,25 ,02
00002010 1,25 ,02
00002011 1,10 ,01
Al obtener las medias de cada año y sus varianzas muestra que hay variaciones significativas creciente y decrecientes a lo largo de los años indicando que no hay estacionariedad.
Para esto se le aplica Log natural y se diferencia la serie original
Modelo Regular[pic 7]
Aplicando Logaritmo y diferenciando la parte regular se ven los coeficiente son significativos y si pasan la prueba de estacionariedad.
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