TAREA DE PRONOSTICOS
Enviado por carpatochi • 28 de Agosto de 2018 • Biografías • 827 Palabras (4 Páginas) • 128 Visitas
TAREA No. 2
Primavera 2017
Ayudante Coordinador: Claudio Armijo
PROBLEMA 1. (70 %)
1.3 Desarrollo
Utilizando las técnicas de pronósticos, determine cuál es el método de pronóstico que mejor representa a cada serie de precios, luego utilice dicho modelo para pronosticar los siguientes tres períodos, luego de finalizada la serie descrita en la base de datos, los que corresponden a los tres primeros meses del 2017.
Solución:
El primer paso para determinar cuál método de pronóstico que mejor representa cada serie de precios, es necesario probar si existe auto-correlación de primer orden.
- no hay auto-correlación, no hay evidencia de tendencia[pic 1]
- existe auto-correlación, hay tendencia [pic 2]
Por lo tanto para el caso del IPSA, el valor del estimador del coeficiente de auto-correlación es:
[pic 3]
El estadístico t para el contraste es
[pic 4]
Es decir,
[pic 5]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones del IPSA.
Verificando la auto-correlación de segundo orden, que corresponde a:
- no hay auto-correlación de segundo orden.[pic 6]
- existe auto-correlación de segundo orden.[pic 7]
Por lo tanto, el valor del estimador del coeficiente de auto-correlación, es:
[pic 8]
El estadístico t para el contraste es
[pic 9]
Es decir,
[pic 10]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, se confirma que existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones del IPSA.
Para el caso de BCI, el valor del estimador del coeficiente de auto-correlación es:
[pic 11]
El estadístico t para el contraste es
[pic 12]
Es decir,
[pic 13]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de BCI.
Verificando la auto-correlación de segundo orden, que corresponde a:
- no hay auto-correlación de segundo orden.[pic 14]
- existe auto-correlación de segundo orden.[pic 15]
Por lo tanto, el valor del estimador del coeficiente de auto-correlación, es:
[pic 16]
El estadístico t para el contraste es
[pic 17]
Es decir,
[pic 18]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, se confirma que existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de BCI.
Para las siguientes acciones, debido al espacio acotado, nos hemos saltados varios pasos. Se recomienda ver Anexo 1.
Para el caso de CCU:
[pic 19]
[pic 20]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de CCU.
[pic 21]
[pic 22]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, se confirma que existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de CCU.
Para el caso de Entel:
[pic 23]
[pic 24]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de Entel.
[pic 25]
[pic 26]
Por lo tanto, bajo el riesgo estándar se rechaza la hipótesis nula, por lo que, se confirma que existe tendencia en la serie de tiempo en las acciones de Entel.
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