El análisis de series temporales es un método estadístico que interactúa con información de series temporales o reconocimiento de patrones. Estos datos consisten en información que es utilizable en una variedad de ciclos o períodos discretos. La información de series temporales implica observar los valores que una variable toma en diferentes momentos.
Datos de Series Temporales
Imagina que tienes que examinar una serie temporal de un año de los valores de cierre regular del mercado de un activo específico. Se te proporcionará una lista de todos los cierres diarios del activo durante el año pasado y los organizarás en secuencia temporal. Esto representa la serie de tiempo de precios de cierre regular del activo durante un año.
Pronóstico de Datos de Series Temporales
El objetivo principal del análisis de series temporales es proporcionar un modelo adecuado para representar con mayor precisión una tendencia o fenómeno en los resultados. Se puede realizar un pronóstico basado en los datos recientes. Esto se aplica a tasas de stock, ganancias periódicas de una empresa, entre otros. Existen varios modelos para simular datos de series temporales, tales como Redes Neuronales, ARIMA, Autoregressive Integration Moving Average, entre otros.
Componentes de los Datos de Series Temporales
- Tendencia: Es un segmento repetitivo presente en la serie temporal que puede generar resultados beneficiosos, adversos, lineales o no lineales.
- Cíclico: Se refiere a patrones de subidas y bajadas alrededor de un tema dado.
- Estacional: Representa variabilidad predecible.
- Iregular: Se trata de la imprevisibilidad en la cadena temporal.
Aplicaciones de las Series Temporales
- Análisis de Presupuesto: Puede ser una parte crucial para las amas de casa, permitiendo estimar los gastos futuros en función de datos pasados.
- Análisis del Mercado Financiero: Los analistas financieros utilizan datos de series temporales para predecir precios de acciones y ventas.
- Predicción Sismológica: Relacionada con la predicción de terremotos basada en datos pasados y eventos anteriores.
- Pronóstico Económico: Los economistas pueden predecir el PIB y otras variables económicas para sugerir medidas de mejora.
- Planificación Militar: Es fundamental para países como India comprender la estrategia de defensa y prepararse eficazmente para posibles conflictos.
El análisis de series temporales es una herramienta valiosa en diversos campos, desde las finanzas hasta la sismología, brindando la capacidad de comprender mejor el pasado y anticipar el futuro a través de modelos y técnicas estadísticas especializadas.
Source: Medium
