Componentes de series de tiempo
Con frecuencia se realizan observaciones de datos a través del tiempo. Cualquier variable que conste de datos reunidos, registrados u observados sobre incrementos sucesivos de tiempo se denomina serie de tiempo.
Una serie de tiempo consta de datos que se reúnen, registran u observan sobre incrementos sucesivos de tiempo. En el análisis de series de tiempo de datos, una tentación inmediata consiste en intentar explicar o contabilizar el comportamiento de las series.
Para evitar esfuerzos inútiles, lo que se necesita es un enfoque sistemático para analizar las series. La descomposición clásica es un método que se basa en la suposición de que se pueden descomponer en componentes como tendencia, ciclo, estacionalidad e irregularidad.
Una predicción se hace mediante la combinación de las proyecciones de cada componente individual. Otro enfoque, denominado análisis de autocorrelación, también se puede emplear para identificar componentes y patrones de datos.
Muchas variables macroeconómicas, como el Producto Nacional Bruto (PNB), el empleo y la producción industrial están dominadas por una fuerte tendencia. La tendencia de una serie de tiempo es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio.
Las fuerzas básicas que ayudan a explicar la tendencia de una serie son el crecimiento de la población, la inflación de precios, el cambio tecnológico y los incrementos en productividad.
La tendencia de una serie de tiempo es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio.
El componente cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia.
El componente estacional refiere a un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año. En el caso de las series mensuales, el componente estacional mide la variabilidad de las series cada enero, febrero, etc.
En las series trimestrales hay cuatro elementos estacionales, uno para cada trimestre. La variación estacional puede reflejar condiciones de clima, días festivos o la longitud de los meses del calendario. El componente estacional es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año.
El componente aleatorio mide la variabilidad de las series de tiempo después de que se retiran los otros componentes. Contabiliza la variabilidad aleatoria en una serie de tiempo ocasionada por factores imprevistos y no recurrentes.
La mayoría de los componentes irregulares se conforman de variabilidad aleatoria. Sin embargo, ciertos sucesos a veces impredecibles como huelgas, cambios de clima (sequías, inundaciones o terremotos), elecciones, conflictos armados o la aprobación de asuntos legislativos, pueden causar irregularidades en una variable.
El componente aleatorio mide la variabilidad de las series de tiempo después de retirar los otros componentes.
Fuente: Apuntes de Introducción a la Planeación y Control de la Producción de la UNIDEG
