El documento describe los conceptos básicos de las series de tiempo, incluyendo sus cuatro componentes (tendencia secular, variación estacional, variación cíclica y variación irregular), y métodos para suavizar y pronosticar series de tiempo como promedios móviles, promedios móviles ponderados y suavizamiento exponencial. Proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar estos métodos a datos de ventas de gasolina para pronosticar valores futuros.
Series cronologicas y numero de indice (completo)Estefania Guzman
Este documento describe las series cronológicas, que son conjuntos de datos estadísticos recopilados en intervalos de tiempo regulares. Explica los componentes de las series cronológicas como la tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, e irregularidades. También cubre índices numéricos y cómo las series cronológicas son útiles para predecir eventos futuros basados en datos históricos.
El documento habla sobre series cronológicas y sus componentes. Explica que una serie cronológica es una secuencia de valores de una o más variables dispuestas en orden cronológico. Sus componentes principales son la tendencia, la variación estacional, las fluctuaciones cíclicas y los sucesos aleatorios. También describe dos modelos para analizar series cronológicas: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Las series de tiempo son conjuntos de valores observados en períodos de tiempo secuenciales como semanas, meses o años. Se usan para identificar patrones, aislar componentes y pronosticar valores futuros en áreas como economía, meteorología, química y marketing. Por ejemplo, un análisis de series de tiempo de ventas de una empresa de alimentos durante 5 años permite estimar las ventas futuras usando un modelo de tendencia lineal.
Este documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo promedios móviles, suavización exponencial y el método X-11 del Censo para ajuste estacional. Estos métodos pueden utilizarse para pronosticar valores futuros cuando se dispone de datos históricos y existe un patrón de comportamiento. El método X-11 realiza ajustes estacionales para identificar componentes como tendencia, ciclo y error.
Este documento trata sobre series de tiempo y métodos de pronóstico. Explica los componentes de una serie de tiempo como tendencia, cíclico, estacional y aleatorio. Luego describe métodos de suavizado como promedios móviles simples y ponderados y suavizado exponencial. Finalmente, introduce el análisis de regresión y modelos causales para elaborar pronósticos basados en las relaciones entre variables.
Este documento describe los componentes de las series cronológicas y los métodos para analizarlas. Explica que una serie cronológica consta de observaciones tomadas en momentos de tiempo y puede mostrar tendencias, movimientos estacionales, cíclicos e irregulares. Luego detalla cada uno de estos componentes y presenta ejemplos. Finalmente, introduce métodos como promedios móviles y mínimos cuadrados para estimar la tendencia de una serie y predecir valores futuros.
El documento describe los componentes principales de una serie cronológica y su análisis. Una serie cronológica es una secuencia de observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El análisis de series cronológicas tiene como objetivo predecir los valores futuros de la variable estudiada mediante la identificación de cuatro componentes: una tendencia a largo plazo, un movimiento cíclico, un movimiento estacional y una variación residual. El aislamiento y estudio de estos componentes permite realizar proyecciones que pueden usarse en la
Series cronologicas y numero de indice (completo)Estefania Guzman
Este documento describe las series cronológicas, que son conjuntos de datos estadísticos recopilados en intervalos de tiempo regulares. Explica los componentes de las series cronológicas como la tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, e irregularidades. También cubre índices numéricos y cómo las series cronológicas son útiles para predecir eventos futuros basados en datos históricos.
El documento habla sobre series cronológicas y sus componentes. Explica que una serie cronológica es una secuencia de valores de una o más variables dispuestas en orden cronológico. Sus componentes principales son la tendencia, la variación estacional, las fluctuaciones cíclicas y los sucesos aleatorios. También describe dos modelos para analizar series cronológicas: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Las series de tiempo son conjuntos de valores observados en períodos de tiempo secuenciales como semanas, meses o años. Se usan para identificar patrones, aislar componentes y pronosticar valores futuros en áreas como economía, meteorología, química y marketing. Por ejemplo, un análisis de series de tiempo de ventas de una empresa de alimentos durante 5 años permite estimar las ventas futuras usando un modelo de tendencia lineal.
Este documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo promedios móviles, suavización exponencial y el método X-11 del Censo para ajuste estacional. Estos métodos pueden utilizarse para pronosticar valores futuros cuando se dispone de datos históricos y existe un patrón de comportamiento. El método X-11 realiza ajustes estacionales para identificar componentes como tendencia, ciclo y error.
Este documento trata sobre series de tiempo y métodos de pronóstico. Explica los componentes de una serie de tiempo como tendencia, cíclico, estacional y aleatorio. Luego describe métodos de suavizado como promedios móviles simples y ponderados y suavizado exponencial. Finalmente, introduce el análisis de regresión y modelos causales para elaborar pronósticos basados en las relaciones entre variables.
Este documento describe los componentes de las series cronológicas y los métodos para analizarlas. Explica que una serie cronológica consta de observaciones tomadas en momentos de tiempo y puede mostrar tendencias, movimientos estacionales, cíclicos e irregulares. Luego detalla cada uno de estos componentes y presenta ejemplos. Finalmente, introduce métodos como promedios móviles y mínimos cuadrados para estimar la tendencia de una serie y predecir valores futuros.
El documento describe los componentes principales de una serie cronológica y su análisis. Una serie cronológica es una secuencia de observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El análisis de series cronológicas tiene como objetivo predecir los valores futuros de la variable estudiada mediante la identificación de cuatro componentes: una tendencia a largo plazo, un movimiento cíclico, un movimiento estacional y una variación residual. El aislamiento y estudio de estos componentes permite realizar proyecciones que pueden usarse en la
Este documento describe los componentes de las series de tiempo y métodos para pronosticarlas. Explica que una serie de tiempo está compuesta por una tendencia, componente estacional, componente cíclico e irregular. Luego, detalla métodos de suavizamiento como promedios móviles simples, ponderados y exponenciales. Finalmente, introduce el análisis de regresión para pronosticar basado en variables independientes.
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
El documento describe los métodos cuantitativos para pronósticos, incluyendo series de tiempo y métodos causales. Explica que una serie de tiempo es una secuencia de observaciones de una variable medida en puntos de tiempo, y que el objetivo principal del análisis de series de tiempo es hacer pronósticos. Además, describe los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad, ciclicidad e irregularidades, y cómo clasificar series de tiempo como estacionarias o no estacionarias.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
Este documento describe los componentes clásicos de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia, variación cíclica, variación estacional y variación irregular. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales y que los métodos de pronóstico implican proyectar valores futuros basados en observaciones pasadas y presentes. Además, describe cada uno de los cuatro componentes principales de una serie de tiempo.
El documento presenta un resumen sobre análisis de series temporales. Explica que una serie temporal es un conjunto de datos ordenados en el tiempo, como el PIB o ventas anuales. Los componentes de una serie temporal incluyen tendencia, variaciones cíclicas, estacionales e irregulares. También describe métodos para analizar series temporales como promedios móviles, que calculan el promedio de los valores más recientes para predecir valores futuros.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
El documento describe las series cronológicas, incluyendo su definición, tipos, componentes y clasificación. Las series cronológicas miden una variable a lo largo del tiempo y pueden ser de nivel o de flujo. Sus componentes incluyen tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, y variaciones accidentales. Las series se clasifican por volumen en tipos A, B y C.
Este documento describe las series de tiempo y su análisis. Explica que una serie de tiempo es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo que describen, explican, predicen y controlan algún proceso. Las observaciones están ordenadas en el tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. El análisis de series de tiempo implica descomponer la serie en componentes de tendencia, estacionalidad y variación aleatoria, y existen tres enfoques principales para el análisis: clásico, Box-Jenkins y espectral.
Este documento presenta un resumen de la Unidad 4 sobre Series de Tiempo. La unidad cubre los componentes de una serie de tiempo (tendencia, cíclico, estacional y aleatorio), métodos de suavizamiento como promedios móviles y suavizamiento exponencial, y el análisis de regresión para pronósticos usando modelos causales y estimación. El documento concluye con una bibliografía de tres referencias sobre estadística.
Este documento describe los componentes básicos del análisis de series cronológicas, incluyendo tendencia, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios o irregulares. Explica que el propósito del análisis de series es predecir valores futuros mediante la descomposición de observaciones en estos componentes para identificar regularidades.
El documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo los componentes de una serie de tiempo (tendencia, ciclicidad, estacionalidad y aleatoriedad), el método de mínimos cuadrados para determinar la línea de mejor ajuste, métodos de promedios móviles y suavización exponencial para pronósticos, tendencias no lineales como curvas exponenciales y parabólicas, y el análisis de variación estacional para identificar oscilaciones periódicas inferiores a un año.
Este documento presenta un resumen sobre modelos de regresión para series de tiempo. Explica qué son las series de tiempo, sus componentes principales como tendencia, temporada y cíclico, y cómo se usan los métodos de regresión y autoregresión para analizar y pronosticar series de tiempo removiendo el efecto de la temporada.
Este documento define y explica las series cronológicas y sus componentes. Indica que una serie cronológica captura y muestra el comportamiento de indicadores estadísticos a lo largo del tiempo para apoyar el análisis económico. Explica que existen series de un nivel, de flujo, aditivas, multiplicativas y mixtas. Además, describe los componentes de una serie cronológica como la tendencia, variación estacional, cíclica e irregular.
Este documento presenta información sobre el análisis de series cronológicas. Explica que una serie cronológica está formada por observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El propósito del análisis es predecir valores futuros mediante la identificación de tendencias, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios. Además, describe métodos para analizar la tendencia como promedios móviles y mínimos cuadrados.
Este capítulo describe varios métodos de suavización exponencial para pronosticar series de tiempo, incluyendo suavización exponencial simple, el método de Holt para corregir tendencias, y los métodos de Holt-Winters para incorporar factores estacionales de manera aditiva o multiplicativa. También presenta indicadores de error y métodos para suavizar tendencias.
Semana 15 procesos estocásticos series de tiempoSergio Jurado
Este documento presenta información sobre procesos estocásticos y series temporales. Define un proceso estocástico como una familia de variables aleatorias asociadas a un conjunto índice de números. Explica que una serie temporal es un conjunto de observaciones sobre valores que toma una variable en diferentes momentos del tiempo y puede verse como una realización de un proceso estocástico. Finalmente, describe los componentes principales de una serie temporal como la tendencia secular, componente estacional, componente cíclica e irregular.
Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
El documento describe diferentes métodos para realizar pronósticos, incluyendo técnicas cualitativas como encuestas a clientes y jurados de expertos, así como técnicas cuantitativas como modelos de series de tiempo y suavizado exponencial. Explica que los pronósticos son importantes para la planificación de negocios y pueden clasificarse según su horizonte temporal o por si predicen demanda, recursos o factores económicos y tecnológicos.
Una serie temporal es una sucesión de observaciones de una variable tomada en varios instantes de tiempo. Se analizan series temporales para estudiar los cambios en una variable con respecto al tiempo y predecir sus valores futuros. Existen cuatro componentes de una serie temporal: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Una serie es estacionaria cuando su media y varianza son constantes en el tiempo, mientras que una serie no estacionaria presenta cambios en su media o varianza a lo largo del tiempo.
Este documento presenta conceptos básicos sobre análisis de series de tiempo, incluyendo definiciones de series de tiempo, componentes comunes (tendencia, variaciones estacionales, cíclicas e irregulares), y modelos de descomposición. Explica métodos para estimar cada componente y pasos para descomponer una serie de tiempo en sus partes. El objetivo final es identificar los componentes presentes para predecir valores futuros de la serie.
Este documento presenta información sobre series temporales y pronósticos. Incluye una lista de integrantes de un equipo y define una serie temporal, sus componentes y tipos. Explica la medición de variaciones estacionales e irregulares, y cómo realizar ajustes estacionales y pronósticos basados en tendencias y estacionalidad.
Este documento describe los componentes de las series de tiempo y métodos para pronosticarlas. Explica que una serie de tiempo está compuesta por una tendencia, componente estacional, componente cíclico e irregular. Luego, detalla métodos de suavizamiento como promedios móviles simples, ponderados y exponenciales. Finalmente, introduce el análisis de regresión para pronosticar basado en variables independientes.
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
El documento describe los métodos cuantitativos para pronósticos, incluyendo series de tiempo y métodos causales. Explica que una serie de tiempo es una secuencia de observaciones de una variable medida en puntos de tiempo, y que el objetivo principal del análisis de series de tiempo es hacer pronósticos. Además, describe los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad, ciclicidad e irregularidades, y cómo clasificar series de tiempo como estacionarias o no estacionarias.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
Este documento describe los componentes clásicos de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia, variación cíclica, variación estacional y variación irregular. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales y que los métodos de pronóstico implican proyectar valores futuros basados en observaciones pasadas y presentes. Además, describe cada uno de los cuatro componentes principales de una serie de tiempo.
El documento presenta un resumen sobre análisis de series temporales. Explica que una serie temporal es un conjunto de datos ordenados en el tiempo, como el PIB o ventas anuales. Los componentes de una serie temporal incluyen tendencia, variaciones cíclicas, estacionales e irregulares. También describe métodos para analizar series temporales como promedios móviles, que calculan el promedio de los valores más recientes para predecir valores futuros.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
El documento describe las series cronológicas, incluyendo su definición, tipos, componentes y clasificación. Las series cronológicas miden una variable a lo largo del tiempo y pueden ser de nivel o de flujo. Sus componentes incluyen tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, y variaciones accidentales. Las series se clasifican por volumen en tipos A, B y C.
Este documento describe las series de tiempo y su análisis. Explica que una serie de tiempo es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo que describen, explican, predicen y controlan algún proceso. Las observaciones están ordenadas en el tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. El análisis de series de tiempo implica descomponer la serie en componentes de tendencia, estacionalidad y variación aleatoria, y existen tres enfoques principales para el análisis: clásico, Box-Jenkins y espectral.
Este documento presenta un resumen de la Unidad 4 sobre Series de Tiempo. La unidad cubre los componentes de una serie de tiempo (tendencia, cíclico, estacional y aleatorio), métodos de suavizamiento como promedios móviles y suavizamiento exponencial, y el análisis de regresión para pronósticos usando modelos causales y estimación. El documento concluye con una bibliografía de tres referencias sobre estadística.
Este documento describe los componentes básicos del análisis de series cronológicas, incluyendo tendencia, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios o irregulares. Explica que el propósito del análisis de series es predecir valores futuros mediante la descomposición de observaciones en estos componentes para identificar regularidades.
El documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo los componentes de una serie de tiempo (tendencia, ciclicidad, estacionalidad y aleatoriedad), el método de mínimos cuadrados para determinar la línea de mejor ajuste, métodos de promedios móviles y suavización exponencial para pronósticos, tendencias no lineales como curvas exponenciales y parabólicas, y el análisis de variación estacional para identificar oscilaciones periódicas inferiores a un año.
Este documento presenta un resumen sobre modelos de regresión para series de tiempo. Explica qué son las series de tiempo, sus componentes principales como tendencia, temporada y cíclico, y cómo se usan los métodos de regresión y autoregresión para analizar y pronosticar series de tiempo removiendo el efecto de la temporada.
Este documento define y explica las series cronológicas y sus componentes. Indica que una serie cronológica captura y muestra el comportamiento de indicadores estadísticos a lo largo del tiempo para apoyar el análisis económico. Explica que existen series de un nivel, de flujo, aditivas, multiplicativas y mixtas. Además, describe los componentes de una serie cronológica como la tendencia, variación estacional, cíclica e irregular.
Este documento presenta información sobre el análisis de series cronológicas. Explica que una serie cronológica está formada por observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El propósito del análisis es predecir valores futuros mediante la identificación de tendencias, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios. Además, describe métodos para analizar la tendencia como promedios móviles y mínimos cuadrados.
Este capítulo describe varios métodos de suavización exponencial para pronosticar series de tiempo, incluyendo suavización exponencial simple, el método de Holt para corregir tendencias, y los métodos de Holt-Winters para incorporar factores estacionales de manera aditiva o multiplicativa. También presenta indicadores de error y métodos para suavizar tendencias.
Semana 15 procesos estocásticos series de tiempoSergio Jurado
Este documento presenta información sobre procesos estocásticos y series temporales. Define un proceso estocástico como una familia de variables aleatorias asociadas a un conjunto índice de números. Explica que una serie temporal es un conjunto de observaciones sobre valores que toma una variable en diferentes momentos del tiempo y puede verse como una realización de un proceso estocástico. Finalmente, describe los componentes principales de una serie temporal como la tendencia secular, componente estacional, componente cíclica e irregular.
Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
El documento describe diferentes métodos para realizar pronósticos, incluyendo técnicas cualitativas como encuestas a clientes y jurados de expertos, así como técnicas cuantitativas como modelos de series de tiempo y suavizado exponencial. Explica que los pronósticos son importantes para la planificación de negocios y pueden clasificarse según su horizonte temporal o por si predicen demanda, recursos o factores económicos y tecnológicos.
Una serie temporal es una sucesión de observaciones de una variable tomada en varios instantes de tiempo. Se analizan series temporales para estudiar los cambios en una variable con respecto al tiempo y predecir sus valores futuros. Existen cuatro componentes de una serie temporal: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Una serie es estacionaria cuando su media y varianza son constantes en el tiempo, mientras que una serie no estacionaria presenta cambios en su media o varianza a lo largo del tiempo.
Este documento presenta conceptos básicos sobre análisis de series de tiempo, incluyendo definiciones de series de tiempo, componentes comunes (tendencia, variaciones estacionales, cíclicas e irregulares), y modelos de descomposición. Explica métodos para estimar cada componente y pasos para descomponer una serie de tiempo en sus partes. El objetivo final es identificar los componentes presentes para predecir valores futuros de la serie.
Este documento presenta información sobre series temporales y pronósticos. Incluye una lista de integrantes de un equipo y define una serie temporal, sus componentes y tipos. Explica la medición de variaciones estacionales e irregulares, y cómo realizar ajustes estacionales y pronósticos basados en tendencias y estacionalidad.
1) El documento presenta diferentes modelos de pronósticos utilizados para la planeación empresarial. 2) Describe dos clasificaciones comunes de los modelos de pronósticos, incluyendo corto, mediano y largo plazo, y cualitativos vs. cuantitativos. 3) Explica varios modelos específicos como los subjetivos, el método gráfico, series de tiempo y modelos causales.
191692033 suavizacion-exponencial-y-variaciones-estacionales-con-tendenciaUriel Carrera Talarico
1. El método de suavización exponencial es un método de pronóstico sencillo que requiere pocos datos históricos. 2. Usa el pronóstico del período anterior, la demanda real del período y una constante de suavización alfa para calcular el próximo pronóstico. 3. Es útil para empresas que realizan muchos pronósticos pero su sencillez es una desventaja si la demanda muestra tendencias.
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptxDailitGonzlezCapote2
El documento describe el análisis de series de tiempo, incluyendo la identificación de componentes como tendencias, variaciones estacionales y cíclicas. Explica cómo se pueden utilizar técnicas como mínimos cuadrados y descomposición de series para aislar estos componentes y realizar pronósticos. Además, proporciona ejemplos detallados de cómo calcular y interpretar la tendencia, los ciclos relativos y el análisis estacional.
Este documento describe diferentes métodos de pronóstico cuantitativo, incluyendo series de tiempo, suavización exponencial y proyección de tendencias. Las series de tiempo contienen cuatro componentes: tendencia, cíclico, estacional e irregular. La suavización exponencial y los promedios móviles se usan para suavizar las fluctuaciones aleatorias. La proyección de tendencias encuentra una función lineal que representa la tendencia histórica para pronosticar valores futuros.
Este documento presenta una introducción al análisis de ciclos económicos. Explica conceptos como componente cíclico, tendencia y choques, y describe técnicas estadísticas como el filtro de Hodrick-Prescott para separar estas componentes. También resume diferentes enfoques teóricos para explicar los ciclos y características empíricas como volatilidad, persistencia y correlación.
Este documento presenta información sobre el análisis de series cronológicas. Explica que una serie cronológica está formada por observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El propósito del análisis es predecir valores futuros mediante la identificación de tendencias, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios. Luego describe métodos para analizar cada uno de estos componentes, incluyendo promedios móviles, semipromedios y mínimos cuadrados.
Técnicas de Pronósticos - Suavización Exponencial
El objetivo de los métodos a usarse es suavizar las fluctuaciones aleatorias causadas por el componente irregular de la serie.
El documento describe el análisis de series de tiempo y su uso para pronosticar patrones. Explica las cuatro componentes de una serie de tiempo: tendencia secular, fluctuación cíclica, variación estacional e irregular. Además, describe métodos para medir estas componentes y ajustar líneas de tendencia para pronosticar valores futuros basados en patrones históricos.
Clase 3. Tema. Analisis de Series de Tiempo 11-02-23.pdfNoe Castillo
Este documento presenta conceptos clave sobre análisis de series de tiempo, incluyendo descomposición de una serie en tendencia, variación cíclica, variación estacional y fluctuación irregular. Además, incluye dos ejemplos de análisis de series de tiempo y un ejercicio para identificar la tendencia en gastos de capital entre 1977-1993 de forma trianual y pronosticar gastos en 3 años.
Este documento presenta diferentes métodos cuantitativos y cualitativos para realizar pronósticos de demanda. Describe varios métodos cuantitativos como promedios simples, promedios móviles, suavización exponencial y descomposición clásica. Luego explica en detalle tres técnicas de series de tiempo: tasa de crecimiento lineal, promedio móvil y suavización exponencial. Finalmente, introduce la suavización exponencial doble o ajustada para pronosticar modelos con tendencia.
Este documento explica los conceptos básicos de las series de tiempo y su análisis. Las series de tiempo son conjuntos de datos recolectados para una variable a lo largo de varios períodos de tiempo. El propósito del análisis es predecir valores futuros basados en observaciones pasadas. Todas las series de tiempo contienen cuatro componentes: tendencia, variación estacional, variación cíclica e irregular. Existen dos modelos para representar series de tiempo: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo. Las técnicas de suavizamiento como los pro
Este documento describe el proceso de análisis y pronóstico de series de tiempo. 1) Se suavizan los datos para eliminar la tendencia y componentes estacionales y cíclicas. 2) Se calculan los coeficientes estacionales para cada período. 3) Se desestacionalizan los datos dividiéndolos por los coeficientes. 4) Se estima la tendencia subyacente usando regresión en los datos desestacionalizados. 5) Los pronósticos se calculan aplicando la tendencia estimada y se ajustan multiplicándolos por los
El documento define las series temporales y sus componentes principales: tendencia, estacionalidad, variación cíclica e irregularidad. Explica cómo analizar la tendencia de forma lineal y no lineal, y cómo descomponer una serie temporal para aislar cada componente mediante técnicas como promedios móviles, suavizamiento exponencial e índices estacionales. Finalmente, muestra cómo identificar la variación cíclica e irregular residual luego de extraer la tendencia y estacionalidad.
Clase 4. Tema. Analisis de Series de Tiempo Parte 2.1 25-02-23.pdfNoe Castillo
Este documento presenta información sobre análisis de series de tiempo. Explica los componentes de una serie temporal como tendencia, variación cíclica, variación estacional y fluctuación irregular. Luego, proporciona dos ejemplos numéricos donde se analizan series de ventas a través del tiempo y se desarrollan modelos lineales y cuadráticos para predecir valores futuros. Finalmente, concluye que el modelo cuadrático es más adecuado cuando genera una mejor curva de ajuste a los datos históricos.
El documento describe el ciclo económico, incluyendo sus fases (expansión, contracción, pico y valle), características (duración variable, amplitud variable) y tipos de variables (procíclicas como producción e inversión, anticíclicas como desempleo). También analiza datos históricos de ciclos económicos en Estados Unidos.
Este documento describe series bidimensionales y series cronológicas. Explica que una serie bidimensional estudia dos o más características de una población simultáneamente, como la talla y peso de reclutas. Una serie cronológica ordena observaciones de una variable a lo largo del tiempo. Componentes clave de una serie temporal incluyen tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y residuales.
Estilo Arquitectónico Ecléctico e Histórico, Roberto de la Roche.pdfElisaLen4
Un pequeño resumen de lo que fue el estilo arquitectónico Ecléctico, así como el estilo arquitectónico histórico, sus características, arquitectos reconocidos y edificaciones referenciales de dichas épocas.
1. Series de Tiempo
1. Requisitos de Estadística Descriptiva:
a. Media, Mediana
b. Desviación estándar
c. Regresión lineal
2. Qué es una serie de tiempo
a. Componentes de la Serie de Tiempo (tipos de variación):
i. Tendencia secular
ii. Variación estacional
iii. Variación cíclica
iv. Variación irregular
b. Tendencia de una serie
i. Lineal
ii. No lineal
c. Métodos de Suavizamiento de la Serie
i. Promedios móviles
ii. Promedios móviles ponderados
iii. Suavizamiento exponencial
d. Pronósticos y su precisión
i. Promedios móviles
ii. Promedios móviles ponderados
iii. Suavizamiento exponencial
Series de Tiempo
Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran
en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros). El término
serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódica que muestran,
por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos
de construcción otorgados, el valor trimestral del PIB.
a. Componentes de la serie de tiempo
Supondremos que en una serie existen cuatro tipos básicos de variación, los cuales
sobrepuestos o actuando en concierto, contribuyen a los cambios observados en un período
de tiempo y dan a la serie su aspecto errático. Estas cuatro componentes son: Tendencia
secular, variación estacional, variación cíclica y variación irregular.
Supondremos, además, que existe una relación multiplicativa entre estas cuatro
componentes; es decir, cualquier valor de una serie es el producto de factores que se pueden
atribuir a las cuatro componentes.
1. Tendencia secular: La tendencia secular o tendencia a largo plazo de una serie es
por lo común el resultado de factores a largo plazo. En términos intuitivos, la
tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las
2. variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas
persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma, tales como:
cambios en la población, en las características demográficas de la misma, cambios
en los ingresos, en la salud, en el nivel de educación y tecnología. Las tendencias a
largo plazo se ajustan a diversos esquemas. Algunas se mueven continuamente
hacía arriba, otras declinan, y otras más permanecen igual en un cierto período o
intervalo de tiempo.
2. Variación estacional: El componente de la serie de tiempo que representa la
variabilidad en los datos debida a influencias de las estaciones, se llama
componente estacional. Esta variación corresponde a los movimientos de la serie
que recurren año tras año en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del año
poco más o menos con la misma intensidad. Por ejemplo: Un fabricante de albercas
inflables espera poca actividad de ventas durante los meses de otoño e invierno y
tiene ventas máximas en los de primavera y verano, mientras que los fabricantes de
equipo para la nieve y ropa de abrigo esperan un comportamiento anual opuesto al
del fabricante de albercas.
3. Variación cíclica: Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas
de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta
variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones o tendencias
estacional e irregular. Un ejemplo de este tipo de variación son los ciclos
comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de la prosperidad, recesión,
depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o las
costumbres sociales.
4. Variación Irregular: Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no
recurrentes que afectan a la serie de tiempo. Como este componente explica la
variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible, es decir, no se puede esperar
predecir su impacto sobre la serie de tiempo. Existen dos tipos de variación
irregular: a) Las variaciones que son provocadas por acontecimientos especiales,
fácilmente identificables, como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos. b)
Variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar en forma
exacta, pero que tienden a equilibrarse a la larga.
b. Tendencia de una serie
1. Tendencia lineal
Como se dijo antes, la tendencia de una serie viene dada por el movimiento general a largo
plazo de la serie. La tendencia a largo plazo de muchas series de negocios (industriales y
comerciales), como ventas, exportaciones y producción, con frecuencia se aproxima a una
línea recta. Esta línea de tendencia muestra que algo aumenta o disminuye a un ritmo
constante. El método que se utiliza para obtener la línea recta de mejor ajuste es el Método
de Mínimos Cuadrados.
3. 2. Tendencia no lineal
Cuando la serie de tiempo presenta un comportamiento curvilíneo se dice que este
comportamiento es no lineal. Dentro de las tendencias no lineales que pueden presentarse
en una serie se encuentran, la polinomial, logarítmica, exponencial y potencial, entre otras.
c. Métodos de Suavizamiento de la Serie
1. Promedio móvil
Un promedio móvil se construye sustituyendo cada valor de una serie por la media
obtenida con esa observación y algunos de los valores inmediatamente anteriores y
posteriores. Se mostrará este método con los siguientes ejemplos:
Ejemplo 1. Aplicar el método de promedios móviles para el pronóstico de ventas de
gasolina a partir de la siguiente información:
Se considerará el promedio móvil a partir de las tres observaciones más recientes. En este
caso se utilizará la siguiente ecuación:
n
datosderecientesmásvaloresn
móvilomedio
Pr
Resumen de cálculos para promedios móviles de tres semanas
Semana Valor de la serie
de tiempo (miles de
galones)
Pronóstico de la i-ésima
semana con
Promedios móviles
1 17
2 21
3 19
4 23 (17+21+19)/3 = 19
5 18 (21+19+23)/3 = 21
6 16 ((19+23+18)/3 = 20
7 20 19
8 18 18
9 22 18
10 20 20
11 15 20
12 22 19
Los promedios móviles también se pueden construir tomando en cuenta valores adyacentes
de las observaciones, por ejemplo: En el caso de determinar el promedio móvil para tres
observaciones adyacentes de la tabla anterior, se tiene:
4. Semana Valor de la serie
de tiempo (miles de
galones)
Pronóstico de la i-ésima semana
con
Promedios móviles para 3 años
1 17
2 21 (17+21+19)/3 = 19
3 19 (21+19+23)/3 = 21
4 23 (19+23+18)/3 = 20
5 18 (23+18+16)/3 = 19
6 16 18
7 20 18
8 18 20
9 22 20
10 20 19
11 15 19
12 22
2. Promedios móviles ponderados
Para mostrar el uso de éste método, se utilizará la primera parte del ejemplo anterior de
la venta de gasolina. El método consiste en asignar un factor de ponderación distinto
para cada dato. Generalmente, a la observación o dato más reciente a partir del que se
quiere hacer el pronóstico, se le asigna el mayor peso, y este peso disminuye en los
valores de datos más antiguos. En este caso, para pronosticar las ventas de la cuarta
semana, el cálculo se realizaría de la siguiente manera:
galonessemanacuartalaparapronóstico 33.19)19(
6
3
)21(
6
2
)17(
6
1
Puede observarse que el dato más alejado (correspondiente a la primera semana) tiene
el factor de ponderación más pequeño, el siguiente tiene un factor de ponderación del
doble que el primero y el dato más reciente (que corresponde a la tercera semana) tiene
un factor de ponderación del triple del primero. Los pronósticos para las diversas
semanas se presentan en la siguiente tabla. En todos los casos, la suma de los factores
de ponderación debe ser igual a uno.
5. Semana Valor de la serie
de tiempo (miles de
galones)
Pronóstico de la i-ésima
semana con
Promedios móviles para 3
años
1 17
2 21
3 19
4 23 19.33
5 18 21.33
6 16 19.83
7 20 17.83
8 18 18.33
9 22 18.33
10 20 20.33
11 15 20.33
12 22
3. Suavizamiento exponencial
El suavizamiento exponencial emplea un promedio ponderado de la serie de tiempo pasada
como pronóstico; es un caso especial del método de promedios móviles ponderados en el
cual sólo se selecciona un peso o factor de ponderación: el de la observación más reciente.
En la práctica comenzamos haciendo que F1, el primer valor de la serie de valores
uniformados, sea igual a Y1, que es el primer valor real de la serie. El modelo básico de
suavizamiento exponencial es el siguiente:
ttt FYF )1(1
Donde:
Ft+1 = pronóstico de la serie de tiempo para el período t+1
Yt = valor real de la serie de tiempo en el período t
Ft = pronóstico de la serie de tiempo para el período t
= constante de suavizamiento, 0 ≤ ≤ 1
En base a lo anterior, el pronóstico para el período dos se calcula de la siguiente manera:
112 )1( FYF
112 )1( YYF
12 YF
Como se observa, el pronóstico para el período 2 con suavizamiento exponencial es igual al
valor real de la serie de tiempo en el período uno.
Para el período 3, se tiene que:
223 )1( FYF
123 )1( YYF
6. Para el período 4 se tiene:
123334 )1()1()1( YYYFYF
1
2
234 )1()1( YYYF
Para mostrar el método de suavizamiento exponencial, retomamos el ejemplo de la
gasolina, utilizando como constante de suavizamiento = 0.2:
galores/semana Pronóstico
Semana ( t ) Valor (Yi) Ft
1 17 F1 = Y1 = 17.00
2 21 F2 = F1 =17.00
3 19 F3 = Y2+(1-)F2 = 17.80
4 23 F4 = Y3 + (1-)F3 = 18.04
5 18 F5 = Y4 + (1-)F4 = 19.03
6 16 F6 = Y5 + (1-)F5 = 18.83
7 20 F7 = Y6 + (1-)F6 = 18.26
8 18 F8 = Y7 + (1-)F7 = 18.61
9 22 F9 = Y8 + (1-)F8 = 18.49
10 20 F10 = Y9 + (1-)F9 = 19.19
11 15 F11 = Y10 + (1-)F10 = 19.35
12 22 F12 = Y11 + (1-)F11 = 18.48