Una serie de tiempo es una colección de observaciones en orden cronológico. Estos podrían ser precios diarios de cierre de acciones, cifras semanales de inventario, ventas anuales o innumerables otras cosas.
El análisis de series de tiempo, entonces, no es más que analizar, hacer una serie, identificar patrones, etc., la serie.
Finalmente, un pronóstico de series de tiempo está tomando esas observaciones pasadas y haciendo predicciones sobre lo que sucederá en el futuro si los mismos patrones continúan siendo verdaderos.
El análisis y el pronóstico de la serie temporal se encuentran entre las técnicas cuantitativas más comunes empleadas por empresas e investigadores de hoy. Nos sumergiremos más en las tres ventajas principales de realizar análisis de series de tiempo.
Los recuerdos son frágiles y propensos al error. Puede pensar que sus ventas alcanzan su punto máximo antes de Navidad y golpean su parte inferior en febrero… pero ¿realmente?
La forma más simple y, en la mayoría de los casos, la forma más efectiva de análisis de series de tiempo es simplemente trazar los datos en un gráfico de línea. Con este paso, ya no habrá dudas sobre si las ventas realmente alcanzan su punto máximo antes de Navidad y disminuir en febrero.
Ahora que hemos trazado nuestros datos de ventas, se vuelve inmediatamente claro qué patrones tenemos. Las ventas tienen una tendencia al alza año tras año, y parecen seguir un patrón anual regularmente. Los meses de enero y febrero ven las cifras de ventas más bajas y hay un aumento importante en noviembre y diciembre.
En el ejemplo anterior, trazamos cifras de ventas reales para cada mes en el conjunto de datos. Si faltaban alguna observación, la brecha en el gráfico de series de tiempo lo mostraría de inmediato. Con cualquier vacío en los datos identificados, sería fácil imputar esos valores faltantes (es decir, complete los vacíos con algún valor calculado).
¿Qué ventajas ofrece las series de tiempo?
Una serie de tiempo es una colección de observaciones en orden cronológico. Estos podrían ser precios diarios de cierre de acciones, cifras semanales de inventario, ventas anuales o innumerables otras cosas.
El análisis de series de tiempo, entonces, no es más que analizar, hacer una serie, identificar patrones, etc., la serie.
Finalmente, un pronóstico de series de tiempo está tomando esas observaciones pasadas y haciendo predicciones sobre lo que sucederá en el futuro si los mismos patrones continúan siendo verdaderos.
El análisis y el pronóstico de la serie temporal se encuentran entre las técnicas cuantitativas más comunes empleadas por empresas e investigadores de hoy. Nos sumergiremos más en las tres ventajas principales de realizar análisis de series de tiempo.
Los recuerdos son frágiles y propensos al error. Puede pensar que sus ventas alcanzan su punto máximo antes de Navidad y golpean su parte inferior en febrero… pero ¿realmente?
La forma más simple y, en la mayoría de los casos, la forma más efectiva de análisis de series de tiempo es simplemente trazar los datos en un gráfico de línea. Con este paso, ya no habrá dudas sobre si las ventas realmente alcanzan su punto máximo antes de Navidad y disminuir en febrero.
Ahora que hemos trazado nuestros datos de ventas, se vuelve inmediatamente claro qué patrones tenemos. Las ventas tienen una tendencia al alza año tras año, y parecen seguir un patrón anual regularmente. Los meses de enero y febrero ven las cifras de ventas más bajas y hay un aumento importante en noviembre y diciembre.
En el ejemplo anterior, trazamos cifras de ventas reales para cada mes en el conjunto de datos. Si faltaban alguna observación, la brecha en el gráfico de series de tiempo lo mostraría de inmediato. Con cualquier vacío en los datos identificados, sería fácil imputar esos valores faltantes (es decir, complete los vacíos con algún valor calculado).
¿Cuál es la ventaja de descomponer una serie de tiempo en sus cuatro componentes?
En el análisis de series de tiempo para pronosticar nuevos valores, es muy importante saber sobre los datos anteriores. Más formalmente, podemos decir que es muy importante saber sobre los patrones seguidos por los valores con el tiempo. Puede haber muchas razones que hacen que nuestros valores pronosticados caigan en la dirección equivocada. Básicamente, una serie temporal consta de cuatro componentes. La variación de esos componentes provoca el cambio en el patrón de la serie temporal. Estos componentes son:
- Nivel: es el valor principal que va en promedio con el tiempo.
- Tendencia: la tendencia es el valor que causa patrones aumentando o disminuyendo en una serie temporal.
- Estacionalidad: este es un evento cíclico que ocurre en las series temporales por un corto tiempo y causa los patrones crecientes o decrecientes por un corto tiempo en una serie temporal.
- Ruido: estas son las variaciones aleatorias en la serie temporal.
La combinación de esos componentes con el tiempo provoca la formación de una serie temporal. La mayoría de las series de tiempo consisten en el nivel y el ruido/residual y la tendencia o la estacionalidad son los valores opcionales. Pueden participar o pueden no.
Si la estacionalidad y la tendencia son parte de las series de tiempo, entonces habrá efectos en el valor de pronóstico. Como el patrón de la serie temporal prevista puede ser diferente de la serie temporal más antigua.
Si los componentes de la serie temporal se suman para hacer la serie temporal. Luego, la serie de tiempo se llama series de tiempo aditivas. Por visualización, podemos decir que la serie temporal es aditiva si el patrón creciente o decreciente de la serie temporal es similar a lo largo de la serie. La función matemática de cualquier serie de tiempo aditiva puede representarse por:
Si los componentes de la serie temporal son multiplicativos juntos, entonces la serie temporal se llama serie temporal multiplicativa. Por visualización, si la serie temporal tiene un crecimiento exponencial o disminución con el tiempo, entonces la serie temporal puede considerarse como la serie temporal multiplicativa. La función matemática de la serie temporal multiplicativa puede representarse como.
¿Qué es análisis de las series de tiempo?
El análisis de la serie temporal es una técnica estadística que se ocupa de los datos de la serie temporal y el análisis de las tendencias. Los datos de las series de tiempo siguen intervalos de tiempo periódicos que se han medido en intervalos de tiempo regulares o se han recopilado en intervalos de tiempo particulares. En otras palabras, una serie temporal es simplemente una serie de bases de datos ordenadas con el tiempo y el análisis de la serie temporal es el proceso para dar sentido a estos datos.
En un contexto corporativo, los ejemplos de datos de series temporales incluyen cualquier tendencia que debe capturarse en un período de tiempo. Un informe sobre las tendencias de Google es un tipo de datos de tiempo que se pueden analizar. También hay aplicaciones mucho más complejas, como la provisión de oferta y demanda sobre la base de tendencias pasadas.
En economía, los datos de la serie temporal pueden ser el producto interno bruto (PIB), el índice de precios al consumidor, el índice S&P 500 y las tasas de desempleo. La serie de datos podría ser el producto interno bruto de un país, obtenido de los datos económicos de la Reserva Federal.
Desde el punto de vista de las ciencias sociales, los datos de las series temporales pueden ser la tasa de natalidad, los datos sobre la migración, el aumento de la población y los factores políticos.
Las características estadísticas de los datos de la serie temporal no siempre se adaptan a los métodos estadísticos convencionales. En consecuencia, el análisis preciso de los datos de la serie temporal requiere un conjunto único de herramientas y métodos, conocido colectivamente como análisis de la serie temporal.
¿Que metodos se utilizan para analizar las series de tiempo?
La regresión de series de tiempo es un método estadístico utilizado para predecir una respuesta futura basada en el historial de respuesta anterior conocido como dinámica autorregresiva. La regresión de series de tiempo ayuda a los predictores a comprender y predecir el comportamiento de los sistemas dinámicos a partir de observaciones de datos o datos experimentales. Los datos de la serie temporal a menudo se utilizan para el modelado y el pronóstico de los sistemas comerciales biológicos, financieros y económicos.
La predicción, el modelado y la caracterización son los tres objetivos logrados por el análisis de regresión. Lógicamente, el orden para lograr estos tres objetivos depende del objetivo principal. A veces, el modelado es obtener una mejor predicción, y otras veces es solo comprender y explicar lo que está sucediendo. La mayoría de las veces, el proceso iterativo se utiliza para predecir y modelar. Para habilitar un mejor control, los predictores pueden optar por modelar para obtener predicciones. Pero la iteración y otros enfoques especiales también podrían usarse para controlar los problemas en las empresas.
El proceso podría dividirse en tres partes: planificación, desarrollo y mantenimiento.
- Defina el problema, seleccione una respuesta y luego sugiera variables.
- El análisis de regresión ordinario está condicionado a los errores presentes en el conjunto de datos independientes.
- Recopile y verifique la calidad de la fecha. Traza y prueba esos modelos y condiciones de regresión.
- Consulte a expertos.
- Encuentra los mejores modelos.
- Compruebe si los parámetros son estables.
- Compruebe si los coeficientes son razonables, si faltan variables y si la ecuación se puede usar para la predicción.
- Verifique el modelo periódicamente utilizando técnicas estadísticas.
El mundo de Python tiene una serie de representaciones disponibles de tiempos, fechas, Deltas y Timespans. Es útil ver cómo los pandas se relacionan con otros paquetes en Python. PANDAS Software Library (escrita para Python) se desarrolló en gran medida para el sector financiero, por lo que incluye herramientas muy específicas para datos financieros para garantizar el crecimiento del negocio.
¿Cuáles son los metodos de series de tiempo?
En la era actual, todas las empresas usan el aprendizaje automático para estudiar el comportamiento del cliente y predecir, por ejemplo, ventas futuras o nuevas adquisiciones. Además, la predicción de la serie temporal también tiene una enorme importancia en el comercio y el marketing, ya que todos los aspectos relevantes para el negocio de una empresa son, sustancialmente, de la serie temporal, en la que es muy útil hacer predicciones. Estos aspectos son, por ejemplo, la demanda, las ventas, el número de personas que visitan un sitio web o las predicciones de los precios de las acciones. Para comenzar nuestro análisis, comprendamos cuáles son los numerosos aspectos de la naturaleza de estos datos y su dependencia del tiempo.
Datos del panel: los datos del panel, también llamados datos longitudinales, son tipos de datos basados en el tiempo que, además de los datos secuenciales, también contienen una o más variables conectadas que se han observado en los mismos períodos de tiempo. Estas variables dependientes, por supuesto, son muy útiles para predecir el valor de la ‘y’. Una forma de comprender si un conjunto de datos es una serie temporal o un panel, es verificar que la columna temporal es el único componente que afecta el resultado de la predicción.
El análisis de la serie temporal se puede aplicar a datos numéricos continuos o discretos, así como a datos simbólicos, o a caracteres, como las letras o palabras de un lenguaje.
Echemos un vistazo a algunas librerías y características importantes para analizar la serie temporal y construir modelos predictivos:
- Statteols: es un paquete PYPI que implementa el aprendizaje estadístico y numerosos algoritmos para hacer inferencia en los datos. Está respaldado por las versiones 3.6 de Python y posteriores.
¿Cómo se aplica un análisis de una serie de tiempo?
El análisis de la serie histórica agrupa una serie de métodos estadísticos destinados a investigar una serie histórica, determinando el proceso en la base de la misma y dibujar pronósticos. Según el enfoque tradicional, se supone que el proceso tiene una parte determinista, que le permite dividirlo en componentes tendenciales, cíclicos y/o estacionales, y que la diferencia entre los datos teóricos del modelo determinista y los datos observados es atribuible a un componente residual aleatorio. Sin embargo, según el enfoque moderno, se supone que el proceso descrito fue generado por un proceso estocástico descrito por medio de un modelo paramétrico probable.
Antes de cualquier análisis, se examinan los datos sin procesar y a menudo se realizan algunos ajustes para purificar los datos de la discontinuidad o los efectos de las diferentes duración de los intervalos o períodos de tiempo considerados, o tener en cuenta los valores anómalos.
Algunos ejemplos de discontinuidad son los cambios básicos en la serie histórica de números de índice, o la presencia de diferentes métricas para las variables económicas (precios actuales o constantes, diferentes criterios de deflación, etc.).
En tales casos, si no puede eliminar la discontinuidad, puede ser preferible limitar el análisis a datos homogéneos.
La diferente duración de los períodos afecta los valores observados en los mismos períodos diferentes de años, produciendo variaciones no atribuibles a la tendencia del fenómeno; Por ejemplo, en la serie mensual de datos de producción, las variaciones en los datos sin procesar dependen en parte solo del número de días hábiles en los varios meses. Estas perturbaciones se pueden eliminar de varias maneras:
- agregando los datos en períodos más largos, por ejemplo, pasando de series mensuales a series trimestrales o media de años;
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