14 Introducción

Una serie temporal es una secuencia de datos, medidos en intervalos de tiempo sucesivos, espaciados regularmente.


Una serie temporal es una colección de observaciones realizadas secuencialmente en el paso del tiempo.


Una de las características más importantes de una serie temporal es que las observaciones vecinas son generalmente dependientes. Así, mientras que en los modelos de regresión, por ejemplo, el orden de las observaciones es irrelevante para el análisis, en las series temporales el orden de los datos es crucial.

Objetivos

Los principales objetivos de un análisis de series temporales son:

  • Comprender el mecanismo generador de la serie:

  • Descripción: Describir correctamente el comportamiento de la serie: tendencia, estacionalidad, outliers, alteraciones estructurales, etc.

  • Explicación: Usar una variación en una serie para explicar la variación de otra. En otras palabras, obtener las posibles razones del comportamiento de la serie (posiblemente a través de variables auxiliares).

  • Controlar la trayectoria de la serie.

  • Previsión: Predecir valores futuros en base a los valores pasados.

  • Planificación: Hacer planes a largo, mediano y corto plazo. Tomar decisiones apropiadas.

Desafíos

Algunos desafíos del estudio de las series temporales son:

  • Se debe tener en cuenta el orden temporal de las observaciones.
  • Las observaciones correlacionadas son mucho más difíciles de analizar, por lo que requieren de técnicas muy específicas.
  • Las tendencias y las variaciones cíclicas pueden ser difíciles de estimar o eliminar.
  • La selección de enfoques y modelos puede ser bastante complicada y las herramientas pueden ser difíciles de interpretar.
  • Puede ser difícil trabajar con las observaciones omitidas y con valores atípicos (outliers) debido a la naturaleza secuencial.

Herramientas

-Técnicas descriptivas: (Gráficos, patrones de tendencia,…)

-Métodos no paramétricos: (Alisado, suavizado)

-Modelos probabilísticos: (Selección, estimación, previsión –> Uso de la función de autocorrelación)

-Análisis espectral

-Otras: Modelos lineales, modelos de espacio de estados…