Series de Tiempo(Trabajo a Parte 2
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Contenido
Series de Tiempo
Definición
“El proceso de desarrollar un pronóstico comienza con la recolección de datos
anteriores durante varios períodos. El conjunto de datos resultantes se denomina serie de
tiempo o serie temporal porque contiene observaciones para alguna variable durante el
tiempo. Los períodos de tiempo varían en duración. Pueden ser anuales, trimestrales,
mensuales o incluso diarios.”1
Más concretamente, una serie de tiempo es un conjunto de variables cuantitativas
obtenidas por medio de la recolección de datos en períodos de tiempo regulares, cuyas
unidades pueden ser expresados en: horas, días, semanas, meses, semestres, trimestres,
etc. Éste término también es utilizado para referirse a cualquier conjunto o grupo de
información estadística acumulada en intervalos regulares.2
Componentes de las series de tiempo
Todas las series de tiempo contienen por lo menos alguno de los cuatro siguientes
componentes: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica y variación
irregular o aleatoria.
Tendencia Secular:
Entendemos por Tendencia Secular a la conducta que refleja a largo plazo una variable
durante un período prolongado de tiempo. La serie de tiempo puede tener una dirección
general ascendente o descendente. Como ejemplos de tendencia secular tenemos: el
número creciente de automóviles comprados en un país, el incremento del volumen de
las transacciones de crédito en los últimos años, el incremento del IPC a través de los
1 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.413
2 LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México. P. 675
años y el movimiento descendente de personas que viven en áreas rurales en las últimas
dos décadas.3
Gráfico 1:
Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw
Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414
Componente estacional:
Cuando hablamos de las fluctuaciones estacionales nos referimos a los movimientos en
las series de tiempo que ocurren de nuevo cada año por la misma época. Sin embargo, el
período no necesariamente debe ser anual ya que puede ser mucho más corto. Por
ejemplo, podríamos decir que tanto el aumento de las ventas de flores todos los 14 de
febrero de cada año como el aumento de la concurrencia de las playas los fines de
semana tienen un componente estacional.4 Otros ejemplos de estas fluctuaciones
podrían ser el aumento en las ventas de jamones en navidad, de trajes de baño en
verano, etc.
Gráfico 2:
3 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414
4 ídem.
Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill,
Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414
Variaciones cíclicas:
Las variaciones cíclicas son aquellas fluctuaciones que presentan algunas variables por
encima y por debajo de la tendencia a largo plazo en un período prolongado de tiempo.5
El ejemplo más usual de este tipo de variaciones son los ciclos económicos, ya que a lo
largo del tiempo fluctúan por encima y por debajo de la línea de tendencia. 6
Un ciclo económico tiene cuatro fases distintas: la fase de expansión o crecimiento de la
actividad económica, el pico – en el cuál la actividad económica alcanza su nivel más
alto-, el período de contracción o descenso y la depresión – en nivel más bajo que
alcanza la actividad económica-. Así, el ciclo va de una fase a la siguiente, variando de
manera ondular sobre la tendencia a largo plazo.7
Gráfico 3:
Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill,
Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415
5 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415
6 LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México. P. 675-676
7 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415
Variaciones irregulares o aleatorias:
Algunas series de tiempo pueden presentar fluctuaciones irregulares o aleatorias como
producto de acontecimientos poco comunes. Estos movimientos son únicos y
probablemente no ocurrirán de la misma manera –como las huellas, los copos de nieve,
las precipitaciones, etc.-. Este tipo de variaciones presenta un patrón o tendencia
impredecible debido a su forma aleatoria. Para ilustrar las causas de este tipo de
variaciones, podríamos tomar como ejemplo terremotos, guerras, inundaciones, y
elecciones políticas.
Gráfico 4:
Serie de tiempo de la precipitación media de una estación del año.
Fuente: http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-34022010000300003&script=sci_arttext
Gráficos
Los Gráficos Estadísticos son representaciones visuales que de los datos contenidos en
tablas de frecuencias.8 Entre los gráficos más utilizados en la Estadística tenemos:
gráficos de línea, gráficos de barra, gráficos de sectores, diagrama polar, pirámides de
población, entre otros.
Gráficos de Barras:
“Los gráficos de barras representan las frecuencias mediante columnas (o barras), a
través de la altura de las mismas en un plano cartesiano.”9 Los tipos de variables
8 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm
9 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3a.htm
representadas en el gráfico de barras pueden ser tanto como cualitativas como
cuantitativas.
Gráfico 5: Gráfico de barras con variables cualitativas.
Fuente: http://www.kalipedia.com/lengua-castellana/tema/tratamiento-informacion/articulo-barras.html?
x=20070417klplyllec_619.Kes&ap=2
Gráfico 6: Gráfico de barras con variables cuantitativas.
Fuente: http://jldexcelsp.blogspot.com/2008/10/poner-fondos-grficos-de-columnas-excel.html
Gráficos de sectores:
Los gráficos de sectores consideran una figura geométrica en que la distribución de
frecuencias se reparte dentro de la figura - dona, pastel, círculo o anillo- de acuerdo a la
proporción que representa según la información porcentual del total de datos.10 Es
importante destacar que este tipo de diagramas no representan datos acumulados.
Gráfico 7:
Fuente: http://www.evaluandoerp.com/nota-189-Quien-se-come-la-torta-del-ERP.html
Diagrama polar:
“Las frecuencias absolutas también se representan en numerosas ocasiones por los
llamados Diagramas Polares. Un punto central del que salen tantos radios como
modalidades haya. Todos los 'n' radios van graduados por igual en función de las
frecuencias absolutas. Y en cada radio se señala el valor de la frecuencia
correspondiente a la modalidad.”11
Gráfico 8:
10 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm
11 http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Estadistica_descriptiva/Barras.htm
Fuente: http://www.steema.com/uploads/gallery/polar2.png
Pirámide de población:
“La pirámide de población o pirámide demográfica es un histograma que está
hecho a base de barras cuya altura es proporcional a la cantidad que representa la
estructura de la población por sexo y edad que se llaman cohortes.”12
Gráfico 9:
Fuente: http://www.imsersomayores.csic.es/internacional/iberoamerica/honduras/indicadores.html
Polígono de frecuencia:
Un polígono de frecuencia es un tipo de gráfico que consiste en la unión de los puntos
medios más altos del histograma –marcas de clase- mediante líneas rectas.13
Gráfico 10:
12 http://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mide_de_poblaci%C3%B3n
13 http://definicion.de/poligono-de-frecuencia/
Fuente: http://www.monografias.com/trabajos72/distribucion-frecuencias/distribucion-frecuencias2.shtml
Ojiva:
La ojiva representa gráficamente la forma en que se acumulan los datos y permite ver
cuántas observaciones se hallan por encima o por debajo de ciertos valores, en lugar de
solo exhibir los números asignados a cada intervalo. 14
14 http://es.wikipedia.org/wiki/Ojiva_(estad%C3%ADstica)
Gráfico 11:
Fuente: http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu3.html
Conclusiones
Como conclusión podemos obtener que la estadística representa una herramienta
fundamental para la ciencia económica ya que permite el estudio datos que describen
los fenómenos económicos de interés. Mediante la estadística se puede obtener una
organización certera de la información para poder, de esta manera, elaborar
conclusiones, teorías y modelos que describan la realidad.
Las series de tiempo nos facilitan el estudio de fenómenos tales como tendencias
en las fluctuaciones de precios, ciclos económicos, sucesos estacionales, etc.
Por otra parte, los gráficos nos permiten agrupar los datos recogidos para poder
esbozar conclusiones generales acerca de varios hechos económicos.
En síntesis, tanto las series de tiempo como los gráficos, son valiosas
herramientas que nos proporciona la estadística para facilitar y enriquecer el estudio
económico.
Introducción
La siguiente investigación está hecha con la finalidad de ahondar en dos temas
específicos de la materia: series de tiempo y gráficos. Las series de tiempo son
sumamente importantes para los análisis económicos ya que la mayoría de los
fenómenos en la economía se estudian en una evolución temporal para poder observar
las tendencias. Por otra parte, los gráficos utilizados en la estadística son
considerablemente útiles para un economista ya que este maneja constantemente
numerosos datos; entonces, para evaluar resultados generales, los gráficos resultan de
gran ayuda.
Así, bajo esta perspectiva, se pretende con esta investigación aprender acerca de
las series de tiempo y los gráficos y de sus posibles usos en la ciencia económica.
Sin más preámbulo, procedamos a estudiar los contenidos.
Referencias
Referencias Bibliográficas
LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía.
Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México
WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial
McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia.
Referencias Electrónicas
http://definicion.de/poligono-de-frecuencia/
http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm
http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3a.htm
http://es.wikipedia.org/wiki/Ojiva_(estad%C3%ADstica)
http://www.monografias.com/trabajos30/series-de-tiempo/series-de-
tiempo.shtml