Los modelos de series de tiempo se refieren a la medición de valores de una
variable en el tiempo a intervalos espaciados uniformemente. El objetivo de la
identificación de la información histórica es determinar un patrón básico en su
comportamiento, que posibilite la proyección futura de la variable deseada.
En un análisis de series de tiempo pueden distinguirse cuatro componentes
básicos que se refieren a una tendencia, a un factor cíclico, a fluctuaciones estacio-
nales y a variaciones no sistemáticas.
El componente de tendencias se refiere al crecimiento o declinación en el
largo plazo del valor promedio de la variable estudiada, por ejemplo, la demanda.
Su importancia se deriva de considerar fluctuaciones en el nivel de la variable en
el tiempo, con lo cual el estudio del nivel promedio de la variable a lo largo del
tiempo es mejor que el estudio de esa variable en un momento específico de tiempo.
Aun cuando puede definirse una tendencia de largo plazo para la variable,
pueden darse divergencias significativas entre la línea de tendencia proyectada y
el valor real que exhiba la variable Esta divergencia se conoce como el componente
cíclico y se admite entre sus causas el comportamiento del efecto combinado de
fuerzas económicas, sociales, políticas, tecnológicas, culturales y otras existentes
en el mercado.
La mayoría de estos ciclos no tienen patrones constantes que
permitan prever su ocurrencia, magnitud y duración.
Contrariamente a los componentes cíclicos, existen otros componentes, llama-
dos estacionales, que exhiben fluctuaciones que se repiten periódicamente y que
normalmente dependen de factores como el clima (ropa de verano) y la tradición
(tarjetas de Navidad), entre otros.
Aun conociendo los tres componentes señalados, una variable puede tener
todavía un comportamiento real distinto del previsible por su línea de tendencia
y por los factores cíclicos y estacionales.
A esta desviación se le asigna el carácter
de no sistemática y corresponde al llamado componente aleatorio.
En el Gráfico 6.2. se muestran los cuatro componentes de una serie cronológica.
A largo plazo, los componentes estacionales y aleatorios son menos relevantes
que el componente cíclico. Sin embargo, a medida que los pronósticos se van
No hay comentarios:
Publicar un comentario