Ir al contenido principal

Ejemplo de análisis de la estacionalidad de una serie temporal

Esta entrada es continuación de la anterior entrada.

Observa que la serie de partida (ver entrada anterior) presenta datos para las cuatro estaciones del año; por ello el periodo para calcular medias móviles será 4. Al ser par, la serie obtenida estará descentrada con respecto a la inicial, por lo que debemos centrar los datos calculando sobre esta serie la media aritmética de cada dos datos consecutivos. Disponiendo de esta serie según el formato inicial obtenemos la tabla:
  • Método de medias móviles 
Año 2008 2009 2010 2011
Estación



Primavera
8,2 8,575 9,312
Verano
8,237 8,787 9,412
Otoño 7,781 8,294 9,012
Invierno 8 8,425 9,162
  • Si la componente extraestacional se calcula por el método de ajuste de medias anuales, habrá que buscar la recta de ajuste de la dsitribución:
t 1 2 3 4
Yi 7,25 8,262 8,95 9,45

se obtiene:

Y = 7,156 + 0,579t


Puesto que en la serie de partida los datos de cada año vienen desglosados para las 4 estaciones, para obtener la componente extraestacional que figura en la tabla se sustituirá t por 1/4, 2/4, 3/4, 1, o equivalentemente, calculada E11 se obtendrán los siguientes valores de forma recursiva sumando 0,579/4 al valor inmediatamente anterior que se desea obtener.

  • Componente extraestacional por el método de ajuste de medias anuales.

Año 2008 2009 2010 2011
Estación



Primavera 7,3 7,88 8,458 9,037
Verano 7,446 8,024 8,606 9,192
Otoño 7,59 8,169 8,748 9,326
Invierno 7,735 8,314 8,892 9,471
  • Componente estacional cuando la extraestacional ha sido calculada por medias móviles.
Ieij = Yij/Eij
2008 2009 2010 2011 Iej






Primavera
1,006 0,991 0,966 0,988
Verano
1,335 1,343 1,328 1,335
Otoño 0,964 0,916 0,888
0,923
Invierno 0,75 0,736 0,818
0,768




Ie = 1,0035


Observa que al obtener Eij como medias móviles se ha perdido información sobre los dos primeros y los dos últimos subperiodos.

  • Componente estacional si Eij ha sido calculada por el método de ajuste.

Ieij = Yij/Eij 2008 2009 2010 2011 Iej






Primavera 1,096 1,047 1,005 0,996 1,036
Verano 1,276 1,371 1,371 1,361 1,345
Otoño 0,988 0,93 0,914 0,911 0,936
Invierno 0,976 0,746 0,843 0,823 0,797




Ie = 1,0285
  • Índices de variación estacional cuando Eij se calcula por medias móviles.

IVEj = Iej/Ie
Primavera 0,985
Verano 1,331
Otoño 0,919
Invierno 0,765
  • Índices de variación estacional si Eij se calcula mediante un ajuste lineal.

IVEj = Iej/Ie
Primavera 1,007
Verano 1,308
Otoño 0,91
Invierno 0,775
  • Datos desestacionalizados de la serie en la que se han calculado medias móviles de periodo 4.
Yij/IVEj 2008 2009 2010 2011





Primavera 8,126 8,38 8,634 9,142
Verano 7,139 8,266 8,867 9,393
Otoño 8,157 8,266 8,701 9,245
Invierno 7,834 8,099 9,798 10,19
  • Serie desestacionalizada si Eij se calcula por el método de ajuste.
Yij/IVEj 2008 2009 2010 2011





Primavera 7,943 8,191 8,439 8,936
Verano 7,265 8,412 9,024 9,559
Otoño 8,24 8,35 8,79 9,339
Invierno 7,742 8 9,677 10,064

Es un proceso largo y tedioso, pero no queda otra. Si tenéis alguna duda sobre conceptos, metodología podéis repasar aquí.

Comentarios

Entradas populares de este blog

Ojivas

Recibe el nombre de ojiva un gráfico que, mediante el trazado de una línea, muestra las frecuencias acumuladas de la serie. Si representa frecuencias absolutas acumuladas se llama simplemente ojiva, y si representa los porcentajes de las frecuencias relativas acumuladas se llama ojiva porcentual. Para representar una ojiva, se marcan en el eje de abscisas los valores de la variable y en el eje de ordenadas las frecuencias acumuladas. Se utiliza para representar series atemporales de frecuencia. Ejemplo Vamos a representar una ojiva de la serie correspondiente a los complementos salariales (dietas, desplazamientos...) expresados en euros de los 130 empleados y empleadas de una empresa, que aparecen reflejados en la siguiente tabla. Complementos N.º de empleados [50-60) 16 [60-70) 20 [70-80) 32 [80-90) 28 [90-100) 20 [100-110) 10 [110-120) 4 130

Polígonos de frecuencias

Un polígono de frecuencias es un gráfico que se obtiene a partir de un histograma, uniendo los puntos medios de los techos, o bases superiores, de los rectángulos. Se acostumbra a prolongar el polígono hasta puntos de frecuencia cero. Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra. Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones, ya que, así como es difícil representar dos o más histogramas en un mismo gráfico, resulta muy sencillo hacerlo con dos o más polígonos de frecuencias. La suma de las áreas de los rectángulos de un histograma de amplitud constante, es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X. Ejemplo Vamos a construir a partir del histograma explicado en la entrada anterior , su correspondiente polígono de frecuencias. Ejemplo de polígono de frecuencias Interpretación de un polígono de frecuencias El polígono de frecuencias resume, en una sola lín

Ejemplo de tabla de frecuencia para una variable cuantitativa continua

Cuando el estudio se refiere a una variable cuantitativa continua, como el peso, la talla, velocidad, etc., o cuando tratándose de una variable cuantitativa discreta, el número de observaciones es muy grande y la cantidad de valores diferentes que toma la variable también, se recurre a agrupar los datos en intervalos. Cada uno de estos intervalos recibe el nombre de clase. Por ejemplo: En un estudio realizado sobre la estatura de cuarenta alumnos de un curso (variable cuantitativa continua, puesto que entre dos estaturas distintas puede haber un alumno que tenga una estatura intermedia), se han obtenido los siguientes resultados en metros: 1,55 1,66 1,69 1,63 1,64  1,67 1,63 1,56 1,62 1,68 1,68 1,62 1,66 1,62 1,69  1,56 1,57 1,60 1,65 1,64 1,67 1,69 1,63 1,64 1,60  1,62 1,63 1,71 1,62 1,72 1,61 1,61 1,64 1,60 1,70  1,76 1,65 1,65 1,68 1,66 Para su estudio, se procede a la agrupación de los datos en intervalos o clases. Primero se observa cuáles son los valores