Componentes de una serie de tiempo: aprenda qué factores influyen en la composición de una serie de tiempo.

Una serie de tiempo es una colección de observaciones de elementos de datos bien definidos obtenidos a través de mediciones repetidas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, medir el valor de las ventas minoristas cada mes del año comprendería una serie temporal. Esto se debe a que los ingresos por ventas están bien definidos y se mide constantemente a intervalos igualmente espaciados. Los datos recopilados de manera irregular o solo una vez no son series de tiempo.

Una serie temporal observada se puede descomponer en tres componentes: la tendencia (dirección a largo plazo), el estacional (movimientos sistemáticos, relacionados con el calendario) y las fluctuaciones irregulares (no sistemáticas, a corto plazo).

¿Qué son las series de stock y flujo?

Las series de tiempo se pueden clasificar en dos tipos diferentes: stock y flujo.

Una serie de acciones es una medida de ciertos atributos en un momento y puede considerarse como «stocktakes». Por ejemplo, la encuesta mensual de la fuerza laboral es una medida de stock porque hace un balance de si una persona fue empleada en la semana de referencia.

Las series de flujo son series que son una medida de actividad durante un período determinado. Por ejemplo, encuestas de actividad comercial minorista. La fabricación también es una medida de flujo porque se produce una cierta cantidad cada día, y luego estas cantidades se suman para dar un valor total para la producción para un período de informe determinado.

La principal diferencia entre una serie y una serie de flujo es que la serie de flujo puede contener efectos relacionados con el calendario (efectos del día de negociación). Ambos tipos de series aún se pueden ajustar estacionalmente utilizando el mismo proceso de ajuste estacional.

¿Qué es una serie de tiempo y sus componentes?

Las razones o fuerzas que cambian los atributos de una serie temporal se conocen como componentes de la serie temporal.

La tendencia muestra una tendencia común de los datos. Puede moverse hacia arriba o aumentar o bajar o disminuir durante un cierto período de tiempo. La tendencia es una tendencia general estable y a largo plazo de movimiento de los datos. Para ser una tendencia, no es obligatorio que los datos se muevan en la misma dirección. La dirección o el movimiento pueden cambiar durante el período a largo plazo, pero la tendencia general debe seguir siendo la misma en una tendencia.

Algunos de los ejemplos de tendencias incluyen: el número de escuelas, la producción agrícola, el aumento de la población, etc. Es notable que la tendencia se mueva hacia arriba, hacia abajo o permanezca estable en diferentes secciones de tiempo.

Las variaciones estacionales son cambios en las series de tiempo que ocurren a corto plazo, generalmente en menos de 12 meses. Por lo general, muestran el mismo patrón de crecimiento ascendente o descendente en el período de 12 meses de la serie temporal. Estas variaciones a menudo se registran como horarios por hora, diario, semanal, trimestral y mensual.

Las variaciones estacionales ocurren debido a fuerzas o variaciones naturales o artificiales. Las numerosas temporadas y variaciones artificiales juegan un papel vital en las variaciones estacionales.

Ejemplo: los cultivos dependen de la temporada, las ventas de A.C, subiendo durante el verano y el uso de paraguas se disparan durante la temporada de lluvias: todas estas son variaciones estacionales.

Las variaciones estacionales se pueden ver claramente en algunos casos de convenciones hechas por el hombre. Los festivales, costumbres, modas, hábitos y varias ocasiones, como las bodas, afectan las variaciones estacionales. Un aumento en los negocios durante el período de variación estacional no debe considerarse una mejor condición comercial.

¿Qué es una serie de tiempo para qué sirve?

Un conjunto normal de datos de aprendizaje automático es una colección de observaciones.

Observación #1
Observación #2
Observación #3

El tiempo juega un papel en los conjuntos de datos de aprendizaje automático normales.

Se realizan pronósticos para nuevos datos cuando el resultado real puede no conocerse hasta una fecha futura. El futuro está previsto, pero todas las observaciones anteriores casi siempre se tratan de la misma manera.

La serie temporal agrega una dependencia explícita del orden entre las observaciones: una dimensión temporal.

Esta dimensión adicional es tanto una restricción como una estructura que proporciona una fuente de información adicional.

Tenemos diferentes objetivos dependiendo de si estamos interesados ​​en comprender un conjunto de datos o hacer predicciones.

La comprensión de un conjunto de datos, llamado análisis de la serie temporal, puede ayudar a hacer mejores predicciones, pero no es necesario y puede implicar una gran inversión técnica en el tiempo y las habilidades no alineadas directamente con el resultado deseado, es decir, proporcionar el futuro .

En el modelado descriptivo o el análisis de la serie temporal, se modela una serie histórica para determinar sus componentes en términos de modelos de temporada, tendencias, relaciones con factores externos y similares…. Por el contrario, el pronóstico de la serie de tiempo utiliza información en una serie temporal (tal vez con información adicional) para predecir los valores futuros de esa serie

¿Qué es el componente de tendencia en una serie de tiempo?

La tendencia (tendencia) es a menudo lo primero que debe detectar durante el análisis de una serie temporal (ver página de interpretación de una serie cronológica) Si trabaja en moda, sepa que esta «tendencia» es lo opuesto Un fenómeno que dura.

La tendencia es la orientación general de una serie de observaciones ascendentes o descendentes durante un período bastante largo. Cuando no hay orientación, se dice que no hay tendencia, lo que obviamente no significa que todos los valores sean los mismos…

Recordemos una regla básica para el estudio de series de tiempo económicas. Esta es la descomposición analítica: crónica = tendencia + variaciones periódicas + variaciones residuales aleatorias ( + ciclo económico posible). Esto supone una cierta regularidad. En los negocios, a menudo es una evolución de los volúmenes observados con el tiempo. No discutiremos aquí el caso particular de las tendencias del mercado de valores, estudiado en el marco de análisis técnico y sobre el cual se injerta los movimientos estadísticamente impredecibles…

La página que tiene la suerte de tener antes de estudiar el componente «moderno» en los casos en que se estima por un funcionario (t), con una unidad de medición temporal t = 1, 2, 3… como suponemos que la serie Depende del tiempo, estamos dentro del marco de un modelo determinista. También se puede estimar una tendencia mediante promedios móviles (mm), que no dan lugar a una expresión algebraica, sino a una serie de valores filtrados a partir de los cuales se determina F (consulte el ejercicio del DCG en los ejemplos de la página de pronósticos de pronostica ventas estacionales). En cualquier caso, el filtro MM depende de la duración de un período (este es el orden del MM) y no de la crónica completa. Por lo tanto, los MM no permiten obtener una tendencia pura, esto se mezcla con un componente cíclico.

El método analítico de estimación de tendencias se basa en fundamentos teóricos pero también en opciones: determinación a priori del modelo de tendencia (función lineal o exponencial del tiempo, por ejemplo) y un esquema de descomposición aditivo o multiplicativo que permite ‘aislar el componente estacional tan bien estacional como sea posible. Por supuesto, hay formas de evaluar la calidad del modelo obtenido.

¿Cuáles son las características de la serie de tiempo?

En esta lección, describiremos algunas características importantes que debemos considerar al describir y modelar una serie temporal. Esto está destinado a ser una descripción introductoria, ilustrada con el ejemplo, y no una mirada completa a cómo modelamos una serie temporal univariada. Aquí, solo consideraremos series de tiempo univariadas. Examinaremos las relaciones entre dos o más series de tiempo más adelante.

Serie de tiempo univariante
Una serie temporal univariada es una secuencia de mediciones de la misma variable recopilada con el tiempo. La mayoría de las veces, las mediciones se realizan a intervalos de tiempo regulares.

Una diferencia de la regresión lineal estándar es que los datos no son necesariamente independientes y no necesariamente distribuidos de manera idéntica. Una característica definitoria de una serie de tiempo es que es una lista de observaciones en las que el orden es importante. El pedido es muy importante porque hay dependencia y cambiar el orden podría cambiar el significado de los datos.

El objetivo básico generalmente es determinar un modelo que describe el patrón de la serie temporal. Los usos para dicho modelo son:

  • Para describir las características importantes del patrón de series de tiempo.
  • Para explicar cómo el pasado afecta el futuro o cómo dos series de tiempo pueden «interactuar».
  • Para pronosticar valores futuros de la serie.
  • Posiblemente servir como un estándar de control para una variable que mide la calidad del producto en algunas situaciones de fabricación.
  • Modelos que relacionan el valor presente de una serie con valores pasados ​​y errores de predicción pasados: estos se denominan modelos ARIMA (para el promedio móvil integrado autorregresivo). Pasaremos un tiempo sustancial en estos.

¿Qué es una serie de tiempo y cuáles son sus elementos principales?

Los componentes del análisis de series de tiempo se definen como partes o elementos de un algoritmo de serie temporal más grande que cuando se agrupan atribuye el funcionamiento del algoritmo por su verdadera intención. En nuestras conversaciones normales, hablamos sobre los cambios en los precios del oro o la gasolina o cualquier otro producto con respecto al tiempo. ¿Qué hacemos allí? Comparamos los precios en otro período de tiempo con el otro período comparable del mismo producto. Los conjuntos de observaciones que se ordenan en períodos de tiempo sucesivos se conocen como una serie de tiempo y los componentes que son una parte vital para derivar las tendencias y el comportamiento de los datos son los componentes del análisis de series de tiempo. En este artículo, analizaremos los diferentes componentes que constituyen el análisis de series de tiempo.

Ahora que ya sabemos que la disposición de los puntos de datos de acuerdo con el orden cronológico de ocurrencia se conoce como una serie de tiempo. Y también, el análisis de series de tiempo es la relación entre 2 variables de las cuales una es el tiempo y la otra es la variable cuantitativa. Hay usos variados de series de tiempo, que solo miraremos antes de conocer los componentes del análisis de series de tiempo para que mientras estudiemos las series de tiempo, se hace evidente sobre cómo los componentes pueden resolver el análisis de series de tiempo.

  • El análisis de series de tiempo se realiza para predecir el comportamiento futuro de cualquier variable cuantitativa sobre la base del comportamiento pasado. Por ejemplo, los paraguas se venden principalmente en temporadas lluviosas que en otras temporadas, aunque los paraguas todavía se venden en otros períodos de tiempo. Entonces, tal vez para predecir el comportamiento futuro, ¡se venderán más paraguas durante las estaciones lluviosas!
  • Al evaluar el desempeño del negocio con respecto al esperado o planificado, el análisis de series de tiempo ayuda mucho para tomar decisiones informadas para mejorarlo.
  • La serie temporal también permite a los analistas comerciales comparar los cambios en diferentes valores en diferentes momentos o lugares.

Manteniendo estas aplicaciones de series de tiempo, ahora observamos los diferentes componentes que se involucran en este análisis. Están:

Este componente analiza el movimiento de los atributos en una ventana de tiempo a largo plazo y trata de comprender principalmente el incremento o la disminución del valor cuantitativo que se adjunta al comportamiento. Esto se parece más a una tendencia promedio del parámetro que está en medición. Las tendencias que se observan pueden ser aumentar, disminuir o estable en diferentes secciones del período de tiempo. Y sobre esta base, podemos hacer que la tendencia sea lineal y una no lineal. ¡En la tendencia lineal, solo hablamos continuamente aumentando o disminuyendo continuamente, mientras que en el no lineal podemos segmentar el período de tiempo en diferentes cuadros y llenar la tendencia! Hay muchas formas en que las tendencias no lineales pueden incluirse en el análisis. Podemos tomar un orden más alto de la variable en la mano, que es realista no interpretable o un mejor enfoque que es la especificación por partes de la función, donde cada una de las funciones por partes tiene una tendencia lineal y colectivamente que no es lineal a un nivel general.

¿Cuál es el componente estacional en las series de tiempo?

Si el componente estacional se elimina de los datos originales, los valores resultantes son los datos «ajustados estacionalmente». Para una descomposición aditiva, los datos ajustados estacionalmente están dados por (y_ {t} -s_ {t} ), y para datos multiplicativos, los valores ajustados estacionalmente se obtienen usando (y_ {t}/s_ {t} ).

Si la variación debida a la estacionalidad no es de interés principal, la serie ajustada estacionalmente puede ser útil. Por ejemplo, los datos mensuales de desempleo generalmente se ajustan estacionalmente para resaltar la variación debido al estado subyacente de la economía en lugar de la variación estacional. Un aumento en el desempleo debido a que los abandonos escolares que buscan trabajo es una variación estacional, mientras que un aumento en el desempleo debido a una recesión económica no es estacional. La mayoría de los analistas económicos que estudian datos de desempleo están más interesados ​​en la variación no estacional. En consecuencia, los datos de empleo (y muchas otras series económicas) generalmente se ajustan estacionalmente.

Las series ajustadas estacionalmente contienen el componente resto, así como el ciclo de tendencia. Por lo tanto, no son «suaves», y las «recesiones» o «subidas» pueden ser engañosas. Si el propósito es buscar puntos de inflexión en una serie e interpretar cualquier cambio en la dirección, entonces es mejor usar el componente del ciclo de tendencia en lugar de los datos ajustados estacionalmente.

¿Qué es la estacionalidad en una serie de tiempo?

La estacionalidad, como su nombre sugirió, se refiere a las características estacionales de los datos de la serie temporal. Es el patrón predecible que se repite a una cierta frecuencia dentro de un año, como semanal, mensual, trimestral, etc. El ejemplo más directo para demostrar estacionalidad es observar los datos de temperatura. Siempre esperamos que la temperatura sea más alta en el verano, mientras que es más baja en el invierno en la mayoría de los lugares de la Tierra.

Tomar la estacionalidad en consideración es muy importante en el pronóstico de series de tiempo, como la pronóstico de la demanda. Por ejemplo, podemos esperar que las ventas de helados tengan estacionalidad ya que las ventas serán más altas en el verano cada año. El modelo que considera los efectos estacionales de las ventas será más preciso en el pronóstico de las series de tiempo. En general, el objetivo del análisis de series de tiempo es aprovechar la naturaleza temporal de los datos para hacer modelos más sofisticados. Para pronosticar correctamente los eventos, necesitamos implementar técnicas para encontrar y modelar las tendencias a largo plazo, la estacionalidad y el ruido residual en nuestros datos. Este artículo se centrará en discutir cómo detectar la estacionalidad en los datos y cómo incorporar estacionalidad en el pronóstico.

Antes de poner estacionalidad en los modelos, necesitamos saber cómo se repiten los datos y sobre qué frecuencia. La estacionalidad de detección puede ser directa si comprende muy bien el contexto de los datos. Por ejemplo, sabemos que la temperatura será más alta en el verano y más baja en el invierno en un año. Para descubrir la estacionalidad de los datos que no está familiarizado con el contexto, la forma simple es trazar los datos y observar las señales periódicas junto con la serie temporal:

Observe la estacionalidad en la temperatura

¿Cuáles son los componentes de las series de tiempo?

Dada la naturaleza discreta de las series de tiempo, los datos a menudo se toman de períodos de tiempo discretos. Aquí están los 4 componentes principales:

  • Componente de tendencia
  • Componente estacional
  • Componente cíclico
  • Componente irregular

1. Componente de tendencia: esto es útil para predecir los movimientos futuros. Durante un largo período de tiempo, la tendencia muestra si los datos tienden a aumentar o disminuir. El término «tendencia» se refiere a una tendencia promedio, a largo plazo y suave. No todos los aumentos o disminuciones tienen que ocurrir simultáneamente. Diferentes secciones de tiempo muestran tendencias variables en términos de tendencias que están aumentando, disminuyendo o estable. Sin embargo, debe haber una tendencia general hacia arriba, hacia abajo o estable.

2. Componente estacional: el componente estacional de una serie temporal es la variación en alguna variable debido a algunos patrones predeterminados en su comportamiento. Esta definición se puede utilizar para cualquier tipo de serie temporal que incluya cotizaciones de precios de productos básicos individuales, tasas de interés, tasas de cambio, precios de acciones, etc.

En muchas aplicaciones, los componentes estacionales pueden representarse mediante ecuaciones de regresión simples. Este enfoque a veces se conoce como una «regresión estacionalizada» o una «regresión bimodal»

3. Componente cíclico: el componente cíclico en una serie temporal es la parte del movimiento en la variable que puede explicarse por otros movimientos cíclicos en la economía.

En otras palabras, este término proporciona información sobre los patrones estacionales. También se llama efecto de largo período (LP) o proceso de auge-caída. Por ejemplo, durante las recesiones, los ciclos comerciales generalmente se caracterizan por tasas de crecimiento más lentas que antes de que comenzara la recesión.

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