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Entre las principales ventajas, cabe destacar que las Series Temporales permiten un análisis bastante amplio de datos cuantitativos acumulados a lo largo de un determinado periodo de tiempo, además de hacer pronósticos muy útiles que permiten una mejor planificación de las ventas e incorporar mejoras en el plan de marketing.

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3. Variación cíclica: Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas
de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta
variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones o tendencias
estacional e irregular.
4. Variación Irregular: Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo.
Existen dos tipos de variación irregular:
a) Las variaciones que son provocadas por acontecimientos especiales,
fácilmente identificables, como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos.
b) Variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar en forma
exacta, pero que tienden a equilibrarse a la larga.

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Los 4 componentes de una serie de tiempo

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Los 4 componentes de una serie de tiempo

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1. Tendencia secular: La tendencia secular o tendencia a largo plazo de una serie es
por lo común el resultado de factores a largo plazo. En términos intuitivos, la
tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas
persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma

2. Variación estacional: Esta variación corresponde a los movimientos de la serie

que recurren año tras año en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del año
poco más o menos con la misma intensidad.

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Métodos para analizar las series de tiempo

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Métodos para analizar las series de tiempo

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Métodos simples de pronóstico y suavización.

Análisis de correlaciones y modelo ARIMA.

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Objetivos del análisis de series de tiempo

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Objetivos del análisis de series de tiempo

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Su objetivo central es desarrollar modelos estadísticos que expliquen el comportamiento de una variable aleatoria que varía con el tiempo, o con la distancia, o según un índice; y que permiten estimar pronósticos futuros de dicha variable aleatoria.

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Los pronósticos son un método que se utiliza ampliamente en el análisis de las series de tiempo para predecir una variable de respuesta, como ganancias mensuales, comportamiento de acciones o cifras de desempleo, para un período de tiempo determinado. Los pronósticos se basan en patrones de datos existentes.

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Es una secuencia de datos u observaciones, medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. visualmente, es una curva que evoluciona en el tiempo. una serie de tiempo es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable (cuantitativa).