SERIES DE TIEMPO

Movimientos o componentes

• Secular (o tendencia)

Son movimientos o variaciones continuas de la variable de modo uniforme y suave, por encima o por debajo, que se observan en el largo plazo durante un período de longitud prolongada.

Ejemplos de tendencia secular son: las ventas y exportaciones.

• Movimientos cíclicos

Son variaciones hacia arriba y hacia abajo de la tendencia que se presentan cada cierto número de intervalos, en forma periódica de manera ondular a modo de oscilaciones más o menos regulares durante un período relativamente prolongado.

Ejemplos de los movimientos cíclicos son: la producción, empleo, promedio industrial.

• Movimientos estacionales

Representa un movimiento periódico que se producen en forma similar cada año por la misma época, en correlación con los meses o con las estaciones del año y aun con determinadas fechas.

Ejemplos de movimientos estacionales: Venta de impermeabilizantes en los meses de marzo-mayo y materiales para acabados en los últimos meses del año.

• Movimientos irregulares o aleatorios

Son aquellas variaciones producidas por sucesos de ocurrencia imprevisible o accidental que producen movimientos sin un patrón discernible.

Ejemplo: las exportaciones de una empresa pueden ser afectadas por sucesos inusuales no previsibles tales como huelgas, guerras, terremotos, inundaciones, etc.

Métodos de suavizamiento y pronostico

El objetivo de los métodos a usarse en esta unidad es “suavizar” a las fluctuaciones aleatorias causadas por el componente irregular de la serie. Estos métodos resultan apropiados para aquellas series que no exhiban ningún comportamiento de tendencia, ni variaciones cíclicas ni estacionales.

Es conveniente suavizar los cambios bruscos o movimientos irregulares en la serie. Son relativamente simples y generalmente alcanzan un buen nivel de predicción en periodos de tiempo cortos.

• Suavizamiento – filtros lineales

La idea central es definir a partir de la serie observada una nueva serie que suavice los efectos ajenos a la tendencia (estacionalidad, efectos aleatorios)

Lo que se hace es usar una expresión lineal que transforma la serie y(t) en una serie suavizada z(t)=f(y(t)),

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