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SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana y proyectar hasta el 2011

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SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION:Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitanay proyectar hasta el 2011

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Pasos para ingresar una base de datos

• File• New• Work file • Frecuencias• Anual• Trimestral• Mensual • Semanal• Sin fecha

Page 3: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

• Fecha de inicio 2006.1

• Fecha d termino: 2006.4

• Okey

• Quick

• Empty group

• Ingresar datos

• Cambiar de nombre a la serie.:

• Name (ingresar el nuevo nombre)

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PASOS PARA GRAFICAR UNA SERIE:1.- VISUALIZAR LA SERIE 2. VIEW 3. GRAPH 4.- LINE

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ANALIZAR LOS 0UTLIERSa) Suprimir b) Promediarc) considerarlo

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Para remplazar el dato encontrado se crea una nueva serie ajustada zt * QUICK * GENERAR SERIE zt= xt

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Page 9: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

Graficar las dos series original y transformadapasos visualizar XT y Zt graphlineokey

Page 10: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

DETECTAR LA TENDENCIAGRAFICAR LA SERIE ZtELEGIR EL MODELO BASICO: ADITIVO, MULTIPLICATIVO MIXTO Xt=Tt+Et+AT , Xt=Tt*Et*At , Xt=Tt*Et+At

Page 11: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

REMOVER LA LAS VARIACIONES ESTACIONALES MEDIANTE FILTROS LINEALES O MEDIAS MOVILES PASOS:• VIZULIZAR LA SERIE Zt • PROC• SEASONAL ADJUSTMEN • MOVIENG AVERAGE METHODO: ********* SA• SE OBTIENE LA SERIE SUAVIZADA ZtSA

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Graficar la serie zt y ztsa

Page 14: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

ESTIMAR LA TENDENCIA:Se grafica solo ztsa y Se observa, según la grafica puede ser un modelo lineal, o no lineal, si fuera lineal : Una recta

su ecuación es:

Tt= a+bt, donde Tt=ZtSa ( renombrar serie)

Page 15: SERIES UNIVARIADAS EJEMPLO DE APLICACION: Hacer un analisis completo de la serie de tiempo de los índices de precios al consumidor de Lima metropolitana

Ingresamos la variable t : QUICK → EMPTY GROUP →EDIT+/- Ingresar datos de 1 a n, n numerode datos. Se crea la SER01, luego se cambia de nombre por t

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CALCULAMOS LOS ESTIMADORES DE LOS COEFICIENTS DE REGRESION a y b mediante el método de mínimos cuadrados

• Usando Eview

• QUICK

• ESTIMAR ECUACION

• SE ESCRIBE LA ECUACION EN LA VENTANA

• ZtSA C t

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Se obtiene el sgte. ModeloTt=87.032+4.763 t, R^2 =0.9283

• Se observa que es un buen modelo ya que la variable independiente (tiempo) explica el 92.83% a la variable dependiente ( índices de precios) , es decir que los índices de precios al consumidor se comportan en forma lineal en el tiempo .

• Por lo tanto se puede utilizar para hacer una proyección.

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Para proyectar una serie se debe ampliar el rango de la serie pasos:

• a) hacer doble clik en Range

• b) Ingresar el nuevo horizonte par la proyección

• c) Completar los datos de la variable independiente tiempo

• d) Regresionar el modelo

• e) Clik en el menú forcast

• f) Se obtiene la serie proyectada ztsaf.

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REGRESIONAR EL MODELOQUICKESTIMAR ECUACIONZTSA C T

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REALIZAR LA PROYECCION PAR EL AÑO 2011SEGÚN MODELO:

• Xt= Tt*Et

• Se multiplica cada trimestre proyectado del 2011 por La estacionalidad respectiva.

ZTSAF

Eh

ZTSA*EH

187.053215 1.096 205.010324

191.81611 0.955 183.184385

196.579004 0.9258 181.992842

201.341898 1.03187 202.373768

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SERIE D INDICE DE PRECIOS PROYECTA AL 2011 POR TRIMESTRES

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FIN DE CAPITULO