SERIES DE TIEMPO 1
TEMA 1 “INTRODUCCIÓN”
1. Realiza los correlogramas correspondientes a cada serie de tiempo e indica
cuáles son los patrones que se presentan:
a) Ventas mensuales:
t
Yt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
343
574
879
728
37
227
613
157
571
72
946
142
477
452
727
147
199
744
627
122
704
291
43
118
682
577
834
981
263
424
555
476
612
574
518
296
970
204
616
97
La series de las ventas mensuales tiene nivel medio y varibilidad constantes;
por lo tanto, es una serie estacionaria de segundo grado (orden) y no tiene
estacionalidad. Observadno el correlograma, las autocorrelaciones son
estadisticamente cercanas a cero, por lo que se describe una serie aleatoria.
b) Ventas cuatrimestrales:
Año
2010
2011
2012
Trim
Dec-31
Mar-31
Jun-30
Sep-30
Dec-31
Mar-31
Jun-30
Sep-30
Dec-31
Mar-31
Jun-30
Sep-30
SERIES DE TIEMPO 2
TEMA 1 “INTRODUCCIÓN”
La gráfica de series de tiempo de las ventas cuatrimestrales muetsra una
tendencia positiva o creciente y no está definido el patrón de
estacionalidad. Mientras que el correlograma muestra una serie con
dependencia positiva puesto a que las autocorrelaciónes decrecen
progresivamente
c) Ventas trimestrales:
SERIES DE TIEMPO 3
TEMA 1 “INTRODUCCIÓN”
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
850
550
350
650
750
550
250
450
550
250
150
650
950
550
350
950
950
650
550
1050
1350
850
426.68
447.52
468.35
489.19
510.02
530.86
551.69
572.53
593.37
614.2
635.04
655.87
676.71
697.54
718.38
739.22
760.05
780.89
801.72
822.56
843.39
864.23
SERIES DE TIEMPO 4
TEMA 1 “INTRODUCCIÓN”
La gráfica de series de las ventas trimestrales tiene tendencia positiva
descrita por la ecuación y = 0.5097x + 270.31. Tiene estacionalidad. En el
correlograma se observa el mismo comportamiento cada 4 diferencias
(desfaces), por lo que se comprueba el patrón de estacionalidad de la serie.
2. En la siguiente tabla se presentan las ventas y los pronósticos de ventas.
Calcule e interprete las medidas del error.
t
Yt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
123
130
125
138
145
142
141
146
147
157
150
160
Referencias


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

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Abraham, B., & Ledolter, J. (1983). Statistical methods for forecasting. Wiley & Sons.
Bowerman, B., O’Connell, R., & Koehler, A. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión. Un enfoque
aplicado. Cengage Learning.
Guerrero, V. (2009). Análisis estadístico y pronóstico de series de tiempo económicas. Jit Press.
Gutiérrez-Banegas, A. (2021). Estadística 1 Teoría y aplicaciones. Ínstituto Mexicano de Contadores
Públicos.
Hanke, J., & Wichern, D. (2010). Pronósticos en los negocios (9th ed.). Pearson.
Makridakis, S., & Wheelwright, S. (2008). Métodos de Pronósticos. Limusa.
Rodríguez Marín, M. (2004). Pronósticos en los negocios. Planeación para incrementar sus ventas. Gasca
SICCO.
Wilson, J. H., Keating, B., & John Galt Solutions, I. (2009). Business forecasting with ForecastX. McGraw-Hill
International