SERIES CRONOLOGICAS

INDICE

INTRODUCCIÓN…………………………………………………………

SERIES CRONOLÓGICAS……………………………………………

Elementos de una serie cronológica………………………..

Tendencia………………………………………………….

Variaciones estacionales…………………………………..

Variaciones cíclicas………………………………………

Variaciones erráticas, aleatorias o irregulares…………

Tipos de Modelos………………………………………………….

Método de los promedios móviles…………………..

Suavizamiento de promedios móviles………………..

Suavizamiento exponencial Brown………………..

Suavizamiento exponencial línea de Holt……………..

Suavizamiento exponencial de Winter………………

Aplicaciones más importantes de las series cronológicas…

NÚMEROS INDICES……………………………………………….

1. Indices Simples……………………………………………………

2. Indices Sintéticos, compuestos o agregados…………………

a. Índices sintéticos no ponderados……………………..

b. Índices sintéticos ponderados………………………….

IV. CONCLUSION………………………………………………………..

BIBLIOGRAFIA………………………………………………………….

INTRODUCCIÓN

Debido a que las condiciones económicas y comerciales varían en el tiempo, los líderes de los negocios deben encontrar formas de mantenerse al día respecto a los efectos que esos cambios tendrán en sus operaciones. Una técnica que pueden usar los líderes de negocios, como ayuda a la planeación de las necesidades operativas en lo futuro es el pronóstico. Aunque se han desarrollado numerosos métodos para pronosticar, todos tienen un objetivo común, predecir los eventos futuros de manera que las proyecciones se puedan incorporar en el proceso de toma de decisiones.

La necesidad de pronosticar prevalece en la sociedad moderna. Como ejemplo los funcionarios del gobierno deben poder pronosticar aspectos como desempleo, inflación, producción industrial e ingresos esperados de los impuestos personales y corporativos, para formular las políticas. Los ejecutivos de mercadotecnia de una corporación grande de un mercado de venta de productos, deben ser capaces de pronosticar demanda, ingresos de venta, preferencias del consumidor, etc. Y la administración de una Universidad debe tener la capacidad de pronosticar la inscripción de estudiantes de acuerdo a las proyecciones nacionales de población y las tendencias de la enseñanza según los desarrollos tecnológicos, para planear la construcción de aulas o nuevos centros y para evaluar las necesidades.

SERIES CRONOLÓGICAS

Las series cronológicas o temporales se definen como una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. El tiempo como sabemos es una característica cuantitativa y el resto de los caracteres de la serie pueden ser cualitativos o cuantitativos. Una serie de tiempo o cronológica, trata una cantidad variable dependiente y como función del tiempo t. Esto se escribe: y= F (t). Es decir, estudia el comportamiento de una variable y a lo largo del tiempo t. Las unidades de tiempo más usadas son por lo general de un año, un trimestre, un mes, etc. Se elegirán las más adecuadas para el estudio que trate de llevarse a cabo.

Dentro de estas unidades de tiempo, algunas tienen duración constante (horas, días, etc.), pero otras son variables (meses, años, etc.). Este carácter variable puede influir en los resultados de algunos estudios, y debe tenerse en cuenta al elegir las unidades de tiempo.

Ejemplo: El comportamiento de las ventas mensuales de un producto A.

Fig. 1

La gráfica de una serie cronológica es una gráfica de línea, la cual se construye sobre un sistema de ejes coordenadas. En el eje horizontal se ubica la variable independiente tiempo (años, meses, días, etc.), en el eje vertical los valores de la variable dependiente y (ventas, producción, etc.).

La siguiente figura representa la gráfica de la serie cronológica del ejemplo anterior.

Fig. 2

ELEMENTOS DE UNA SERIE CRONOLÓGICA

La serie está compuesta de cuatro elementos básicos: la tendencia (T), las variaciones estacionales (S), las variaciones cíclicas (C) y las variaciones irregulares o aleatorias (I). Por lo tanto, la variable observada (Y) estará en función de T, S, C, I.

Tendencia (T)

Es la componente que indica la evolución de la variable a través del tiempo, evolución que se va a medir como un crecimiento o descenso constante en un período de tiempo prolongado. El período de observación de la variable ha de ser suficientemente largo como para incluir dos o más ciclos económicos y así poder tener una idea sobre la evolución real de la variable. Lo que mide la tendencia es la variación promedio de la variable por unidad de tiempo. Esta tendencia se suele describir mediante una recta o algún tipo de curva lisa.

Ejemplo: En la figura 3 se puede observar que a pesar de tener altibajos durante todo el período de observación, la tendencia (T) de las tasas de desempleo es a disminuir

Fig. 3 Tasa de desempleo en Colombia 1984-1994

Variaciones estacionales (S)

Corresponde a los movimientos en una serie de tiempo, que ocurren año tras año en los mismos meses o períodos del año poco más o menos con la misma intensidad. También se aplica la variación estacional a otros movimientos periódicos por naturaleza, como los que ocurren en un día, una semana o un mes, cuyo período es como máximo un año; originados por factores como: las condiciones climáticas, las costumbres sociales y las fiestas religiosas. Las climáticas son la causa más importante de las variaciones estacionales en la producción agrícola, la construcción y el turismo.

Ejemplo: En la figura 4 puede observarse que generalmente el PIB en los meses de noviembre y diciembre está en su punto máximo y en los meses de enero, marzo y junio en su punto mínimo, presentándose más o menos el mismo comportamiento todos los años. La situación descrita se considera una variación estacional.

Fig. 4 Colombia: Producto Interno Bruto (PIB) mensual. 1985-1988

Existen diversas razones para calcular las variaciones estacionales; si se sabe que los precios de algunos artículos tienen una fluctuación característica, es posible comprar en época de precio bajo y reservar los artículos para su posterior empleo o venta. Antes de tomar una decisión a este respecto debe tenerse en cuenta el costo de almacenamiento y otros costos que impliquen la operación.

Una razón para medir los movimientos estacionales es la de ajustar los datos estadísticamente respecto a tales movimientos, quedando así las series compuestas únicamente por la tendencia, los movimientos cíclicos y las variaciones aleatorias. Los datos en esa forma son más fáciles de interpretar para muchos fines, por disminuir la probabilidad de error en la apreciación de la causa de cualquier movimiento observado. Por ejemplo, si no se han ajustado los datos, puede tomarse un alza estacional por una mejora en la condición del negocio o viceversa.

Variaciones cíclicas (C)

Son los movimientos ascendentes y descendentes de la variable, los cuales difieren de las variaciones estacionales donde la periodicidad es de un año como máximo, mientras que en las cíclicas esta periodicidad es mayor; por esta razón para detectar las variaciones cíclicas se debe tener una serie suficientemente larga (2 o más años) y, supuestamente, resultan de un conjunto de causas totalmente diferentes que en general son de naturaleza económica y reflejan el estado de las actividades comerciales de tiempo en tiempo, en donde se evidencia la alternancia de etapas de prosperidad económica (crestas) con etapas de depresión (valles).

Fig. 5

Variaciones Erráticas, Aleatorias o irregulares (I)

Se deben a razones aleatorias o esporádicas y por lo tanto impredecibles. No obstante, estos sucesos se pueden reconocer e identificar fácilmente. Las variaciones aleatorias son de dos clases: a) variaciones provocadas por acontecimientos especiales, como elecciones, guerras, inundaciones, terremotos, huelgas, etc. b) variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar en forma exacta. Las variaciones aleatorias a menudo son poco importantes y se suelen considerar como parte de las estacionales o cíclicas o simplemente se les ignora.

Ejemplo: En un estudio de la producción diaria en una fábrica se presentó la siguiente situación:

Los puntos enmarcados en un círculo corresponden a un comportamiento anormal de la serie. Al investigar estos dos puntos se vio que correspondían a dos días de paro,

TIPOS DE MODELOS

El objetivo del análisis de las series de tiempo es identificar aquellas componentes presentes para detectar sus causas y predecir valores futuros de la serie., pero en la mayoría de los

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