Gráficos de tiempo y patrones de series de tiempo

Time Plot
1. Para los datos de series de tiempo, el gráfico obvio para comenzar es un diagrama de tiempo. Es decir, las observaciones se trazan contra el tiempo de observación, con observaciones consecutivas unidas por líneas rectas.
Time Series Patterns
1. Un importante paso es seleccionar el método de pronostico mas adecuado considerando los patrones de datos . Existen cuatro tipos
  1. Patrón de horizontal (estacionario) Cuando los valores de una variable oscilan a través del tiempo alrededor de un nivel constante o medio, existe un patrón horizontal (estacionario). Un ejemplo de una variable con este comportamiento son las ventas de sal, que demuestran un comportamiento estable, y no incrementan o disminuyen consistentemente a través del tiempo.
  2. Patrón de tendencia Otro de los patrones existentes es el de tendencia, el cual existe cuando las series crecen o decrecen consistentemente sobre un largo periodo de tiempo. Las series que muestran tendencia están influenciadas por la actividad económica, un ejemplo de estas series es el Producto Interno Bruto, PIB, que mide la producción de bienes y servicios de un país.
  3. Patrón cíclico Cuando una serie tiene tendencia, se puede observar un patrón adicional, un crecimiento o decrecimiento constante cada cierto tiempo (tres años o más); este patrón es el comportamiento cíclico. En México marcadamente cada cambio de sexenio (cada seis años) se observaba una caída en el comportamiento del PIB, haciendo visible un patrón cíclico.
  4. Patrón estacional Cuando una serie se ve influenciada por factores que se repiten en la misma temporada del año, se dice que tiene un patrón estacional. Ejemplos de variables con patrón estacional son las ventas de trajes de baño (con un incremento marcado en cada verano), las ventas de artículos navideños (con un incremento marcado cada diciembre), las monedas y billetes en poder del público, etc. El patrón estacional sólo puede existir en series que se miden con una frecuencia mensual, bimestral, trimestral, etc., pero no anual, y mide la variación que hay en una serie cada enero, febrero, marzo, etc.

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