Análisis de series de tiempo
Uno de los métodos más frecuentemente utilizados para pronosticar las ventas o la demanda de una firma es el análisis de series de tiempo.
Los datos de series de tiempo es información ordenada cronológicamente por días, semanas, meses, trimestres o años.
La mayoría de las series de tiempo económicas muestran una tendencia secular (incrementos y decrementos a largo plazo), fluctuaciones cíclicas (movimiento similar a una onda por encima y por debajo de la tendencia que aparece cada cierto número de años),variación estacional (fluctuaciones que, regularmente, se repiten cada año, debido al clima o costumbres sociales) y variaciones irregulares o aleatorias que surgen de huelgas, desastres naturales, guerras o de otros hechos en particular.
Mientras estos componentes se muestran separadamente para los datos de series de tiempo (ventas), todos ellos operan al mismo tiempo en el mundo real.
La forma más simple del análisis de series de tiempo es predecir la tendencia histórica al ajustar una línea recta a los datos (en el supuesto de que la tendencia histórica continuará en el futuro). El modelo de regresión lineal tomará la forma de:
Donde St es el valor de las series de tiempo para proyectar el periodo t, S0 es el valor estimado de las series de tiempo (la constante de la regresión) en el periodo base (es decir, en la unidad de tiempo t = 0), b es la cantidad absoluta de crecimiento por periodo, y t es el periodo en el cual las series de tiempo se proyectarán.
Algunas veces, una tendencia exponencial (que muestra un cambio porcentual constante más una cantidad constante de cambio en cada periodo) se ajusta mejor a los datos. El modelo de tendencia exponencial se puede especificar como:
Donde g es la tasa de crecimiento porcentual constante que se estima. Para estimar g, transformamos la ecuación a logaritmos natura les y derivamos la siguiente regresión:
Al considerar la variación estacional (cuando se presenta), puede aumentar significativamente la predicción de la tendencia y se puede hacer mediante el método de coeficiente a la tendencia.
Para hacer esto, simplemente, encontramos el coeficiente medio según el cual el valor presente de las series de tiempo difiere del correspondiente valor estimado de la tendencia en cada periodo y luego multiplicamos el valor pronosticado de la tendencia por este coeficiente.
Una alternativa es utilizar las variables ficticias.
Fuente: Apuntes de Economía administrativa de la Unideg
