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Series de Tiempo

Definición

“El proceso de desarrollar un pronóstico comienza con la recolección de datos

anteriores durante varios períodos. El conjunto de datos resultantes se denomina serie de

tiempo o serie temporal porque contiene observaciones para alguna variable durante el

tiempo. Los períodos de tiempo varían en duración. Pueden ser anuales, trimestrales,

mensuales o incluso diarios.”1

Más concretamente, una serie de tiempo es un conjunto de variables cuantitativas

obtenidas por medio de la recolección de datos en períodos de tiempo regulares, cuyas

unidades pueden ser expresados en: horas, días, semanas, meses, semestres, trimestres,

etc. Éste término también es utilizado para referirse a cualquier conjunto o grupo de

información estadística acumulada en intervalos regulares.2

Componentes de las series de tiempo

Todas las series de tiempo contienen por lo menos alguno de los cuatro siguientes

componentes: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica y variación

irregular o aleatoria.

Tendencia Secular:

Entendemos por Tendencia Secular a la conducta que refleja a largo plazo una variable

durante un período prolongado de tiempo. La serie de tiempo puede tener una dirección

general ascendente o descendente. Como ejemplos de tendencia secular tenemos: el

número creciente de automóviles comprados en un país, el incremento del volumen de

las transacciones de crédito en los últimos años, el incremento del IPC a través de los

1 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.413

2 LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México. P. 675

años y el movimiento descendente de personas que viven en áreas rurales en las últimas

dos décadas.3

Gráfico 1:

Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw

Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414

Componente estacional:

Cuando hablamos de las fluctuaciones estacionales nos referimos a los movimientos en

las series de tiempo que ocurren de nuevo cada año por la misma época. Sin embargo, el

período no necesariamente debe ser anual ya que puede ser mucho más corto. Por

ejemplo, podríamos decir que tanto el aumento de las ventas de flores todos los 14 de

febrero de cada año como el aumento de la concurrencia de las playas los fines de

semana tienen un componente estacional.4 Otros ejemplos de estas fluctuaciones

podrían ser el aumento en las ventas de jamones en navidad, de trajes de baño en

verano, etc.

Gráfico 2:

3 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414

4 ídem.

Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill,

Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.414

Variaciones cíclicas:

Las variaciones cíclicas son aquellas fluctuaciones que presentan algunas variables por

encima y por debajo de la tendencia a largo plazo en un período prolongado de tiempo.5

El ejemplo más usual de este tipo de variaciones son los ciclos económicos, ya que a lo

largo del tiempo fluctúan por encima y por debajo de la línea de tendencia. 6

Un ciclo económico tiene cuatro fases distintas: la fase de expansión o crecimiento de la

actividad económica, el pico – en el cuál la actividad económica alcanza su nivel más

alto-, el período de contracción o descenso y la depresión – en nivel más bajo que

alcanza la actividad económica-. Así, el ciclo va de una fase a la siguiente, variando de

manera ondular sobre la tendencia a largo plazo.7

Gráfico 3:

Fuente: WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill,

Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415

5 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415

6 LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México. P. 675-676

7 WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia. P.415

Variaciones irregulares o aleatorias:

Algunas series de tiempo pueden presentar fluctuaciones irregulares o aleatorias como

producto de acontecimientos poco comunes. Estos movimientos son únicos y

probablemente no ocurrirán de la misma manera –como las huellas, los copos de nieve,

las precipitaciones, etc.-. Este tipo de variaciones presenta un patrón o tendencia

impredecible debido a su forma aleatoria. Para ilustrar las causas de este tipo de

variaciones, podríamos tomar como ejemplo terremotos, guerras, inundaciones, y

elecciones políticas.

Gráfico 4:

Serie de tiempo de la precipitación media de una estación del año.

Fuente: http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-34022010000300003&script=sci_arttext

Gráficos

Los Gráficos Estadísticos son representaciones visuales que de los datos contenidos en

tablas de frecuencias.8 Entre los gráficos más utilizados en la Estadística tenemos:

gráficos de línea, gráficos de barra, gráficos de sectores, diagrama polar, pirámides de

población, entre otros.

Gráficos de Barras:

“Los gráficos de barras representan las frecuencias mediante columnas (o barras), a

través de la altura de las mismas en un plano cartesiano.”9 Los tipos de variables

8 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm

9 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3a.htm

representadas en el gráfico de barras pueden ser tanto como cualitativas como

cuantitativas.

Gráfico 5: Gráfico de barras con variables cualitativas.

Fuente: http://www.kalipedia.com/lengua-castellana/tema/tratamiento-informacion/articulo-barras.html?

x=20070417klplyllec_619.Kes&ap=2

Gráfico 6: Gráfico de barras con variables cuantitativas.

Fuente: http://jldexcelsp.blogspot.com/2008/10/poner-fondos-grficos-de-columnas-excel.html

Gráficos de sectores:

Los gráficos de sectores consideran una figura geométrica en que la distribución de

frecuencias se reparte dentro de la figura - dona, pastel, círculo o anillo- de acuerdo a la

proporción que representa según la información porcentual del total de datos.10 Es

importante destacar que este tipo de diagramas no representan datos acumulados.

Gráfico 7:

Fuente: http://www.evaluandoerp.com/nota-189-Quien-se-come-la-torta-del-ERP.html

Diagrama polar:

“Las frecuencias absolutas también se representan en numerosas ocasiones por los

llamados Diagramas Polares. Un punto central del que salen tantos radios como

modalidades haya. Todos los 'n'  radios van graduados por igual en función de las

frecuencias absolutas. Y en cada radio se señala el valor de la frecuencia

correspondiente a la modalidad.”11

Gráfico 8:

10 http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm

11 http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Estadistica_descriptiva/Barras.htm

Fuente: http://www.steema.com/uploads/gallery/polar2.png

Pirámide de población:

“La pirámide de población o pirámide demográfica es un histograma que está

hecho a base de barras cuya altura es proporcional a la cantidad que representa la

estructura de la población por sexo y edad que se llaman cohortes.”12

Gráfico 9:

Fuente: http://www.imsersomayores.csic.es/internacional/iberoamerica/honduras/indicadores.html

Polígono de frecuencia:

Un polígono de frecuencia es un tipo de gráfico que consiste en la unión de los puntos

medios más altos del histograma –marcas de clase- mediante líneas rectas.13

Gráfico 10:

12 http://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mide_de_poblaci%C3%B3n

13 http://definicion.de/poligono-de-frecuencia/

Fuente: http://www.monografias.com/trabajos72/distribucion-frecuencias/distribucion-frecuencias2.shtml

Ojiva:

La ojiva representa gráficamente la forma en que se acumulan los datos y permite ver

cuántas observaciones se hallan por encima o por debajo de ciertos valores, en lugar de

solo exhibir los números asignados a cada intervalo. 14

14 http://es.wikipedia.org/wiki/Ojiva_(estad%C3%ADstica)

Gráfico 11:

Fuente: http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu3.html

Conclusiones

Como conclusión podemos obtener que la estadística representa una herramienta

fundamental para la ciencia económica ya que permite el estudio datos que describen

los fenómenos económicos de interés. Mediante la estadística se puede obtener una

organización certera de la información para poder, de esta manera, elaborar

conclusiones, teorías y modelos que describan la realidad.

Las series de tiempo nos facilitan el estudio de fenómenos tales como tendencias

en las fluctuaciones de precios, ciclos económicos, sucesos estacionales, etc.

Por otra parte, los gráficos nos permiten agrupar los datos recogidos para poder

esbozar conclusiones generales acerca de varios hechos económicos.

En síntesis, tanto las series de tiempo como los gráficos, son valiosas

herramientas que nos proporciona la estadística para facilitar y enriquecer el estudio

económico.

Introducción

La siguiente investigación está hecha con la finalidad de ahondar en dos temas

específicos de la materia: series de tiempo y gráficos. Las series de tiempo son

sumamente importantes para los análisis económicos ya que la mayoría de los

fenómenos en la economía se estudian en una evolución temporal para poder observar

las tendencias. Por otra parte, los gráficos utilizados en la estadística son

considerablemente útiles para un economista ya que este maneja constantemente

numerosos datos; entonces, para evaluar resultados generales, los gráficos resultan de

gran ayuda.

Así, bajo esta perspectiva, se pretende con esta investigación aprender acerca de

las series de tiempo y los gráficos y de sus posibles usos en la ciencia económica.

Sin más preámbulo, procedamos a estudiar los contenidos.

Referencias

Referencias Bibliográficas

LEVIN, R. & RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía.

Editorial Prentice Hall, Séptima Edición, 2004. D.F, México

WEBSTER, A. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Editorial

McGraw Hill, Tercera Edición, 2000. Santa Fe de Bogotá, Colombia.

Referencias Electrónicas

http://definicion.de/poligono-de-frecuencia/

http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3.htm

http://www.eumed.net/libros/2007a/239/3a.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/Ojiva_(estad%C3%ADstica)

http://www.monografias.com/trabajos30/series-de-tiempo/series-de-

tiempo.shtml