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¿Qué es una serie temporal?

Una serie de tiempo consta de una secuencia de puntos de datos numéricos en secuencia. Al invertir, una serie de tiempo rastrea el movimiento de puntos de datos seleccionados, como el precio de los valores, durante un período de tiempo específico y los puntos de datos se registran regularmente. No existe un tiempo mínimo o máximo que deba incluirse, lo que permite que los datos se recopilen de manera que brinden la información buscada por el inversionista o analista que examina la actividad.

[Important: Time series analysis can be useful to see how a given asset, security, or economic variable changes over time.]

Comprensión de las series temporales

Se puede construir una serie de tiempo sobre cualquier variable que cambie con el tiempo. Al invertir, es común utilizar una serie de tiempo para rastrear el precio de un valor a lo largo del tiempo. Esto se puede rastrear a corto plazo, como el precio por hora de un valor en un día hábil, o a largo plazo, como el precio de un valor que se acerca al último día de cada mes durante el curso de cinco años.

Análisis de series temporales

El análisis de series de tiempo puede ser útil para ver cómo un activo, valor o variable económica en particular cambia con el tiempo. También se puede utilizar para examinar cómo se comparan los cambios asociados con el punto de datos seleccionado con los cambios en otras variables durante el mismo período de tiempo.

Por ejemplo, probablemente desee analizar una serie temporal de precios de cierre diarios de las acciones de una acción en particular durante el transcurso de un año. Obtendrá una lista de todos los precios finales de las acciones de cada día durante el año pasado y los enumerará en orden cronológico. Esta sería una serie de precios de cierre diarios de cierre de año para las acciones.

Resolviendo un poco más profundo, podría analizar datos de series de tiempo con herramientas de análisis técnico para ver si la serie de tiempo de la acción muestra alguna estacionalidad. Esto ayudará a determinar si la población pasa por picos y valles en momentos regulares cada año. El análisis en esta área requeriría construir los precios observados y correlacionarlos con una temporada seleccionada. Esto puede incluir temporadas de calendario tradicionales, como verano e invierno, o temporadas de venta minorista, como temporadas de vacaciones.

O puede registrar los cambios en los precios de las acciones en relación con una variable económica, como la tasa de desempleo. Al correlacionar los puntos de datos con la información relacionada con la variable económica seleccionada, puede observar patrones en los casos que muestran dependencia entre los puntos de datos y la variable seleccionada.

Pronóstico de la serie temporal

El pronóstico de series de tiempo utiliza información sobre valores históricos y patrones relacionados para predecir la actividad futura. Más a menudo, esto se aplica al análisis de tendencias, análisis de volatilidad cíclica y problemas estacionales. Como ocurre con todos los métodos de pronóstico, el éxito no está garantizado.