SERIES DE TIEMPO Examen (2)

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Nombre del alumno: Antony Arturo García Pérez
Matrícula: 201DD687
Carrera: Ingeniería Industrial Modalidad Mixta
Nombre de la materia: Estadística Inferencial II
Nombre del docente: José Gerardo Martínez Tovar
EXAMEN - SERIES DE TIEMPO
Sabinas, Coahuila							04/06/2022
EXAMEN - SERIES DE TIEMPO 
1. Nombra los dos enfoques que existen para realizar pronósticos:
a) Cualitativo
b) Cuantitativo
2. Menciona los métodos de pronóstico cualitativos:
a) La elaboración de escenarios.
b) La opinión de expertos 
c) La técnica Delphi.
3. ¿En qué consiste la elaboración de escenarios?
Este método consiste en desarrollar un escenario conceptual del futuro, basado en un conjunto bien definido de supuestos. Los distintos conjuntos de supuestos producen diferentes escenarios. La tarea de quien toma decisiones es decidir lo probable que es cada escenario y, a continuación, tomar las decisiones pertinentes
4. ¿En qué consiste el método denominado “opinión de expertos”?
Los expertos se basan, de manera individual en información que cree que influye en el mercado accionario y las tasas de interés, a continuación, combinan sus conclusiones en forma de un pronóstico. No se usa modelo formal alguno, y es improbable que dos expertos cualesquiera visualicen de la misma forma la misma observación.
5. ¿En qué consiste el método Delphi?
Trata de determinar pronósticos mediante ¨consenso de grupo¨. En forma normal, a los miembros de un equipo de expertos, todos ellos separados físicamente y desconocidos entre sí, se les pide contestar una serie de cuestionarios. Se tabulan las respuestas del primer cuestionario y éstas se usan para preparar un segundo cuestionario que contiene la información y las opiniones de todo el grupo. 
6. ¿En qué consisten los métodos de pronóstico cuantitativos?
Los métodos de pronóstico cuantitativo utilizan los datos históricos. La meta es estudiar lo que ocurrió en el pasado para entender mejor la estructura fundamental de los datos y proporcionar los medios necesarios para predecir los sucesos futuros.
7. ¿Qué es una serie de tiempo?
Una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales en el tiempo.
8. Describe los métodos de pronóstico cuantitativo causales.
Los métodos de pronóstico causales comprenden la determinación de factores relacionados con la variable que se predice, e incluyen análisis con variables retrasadas, modelado econométrico, análisis de indicador líder, índice de difusión y otros medidores económicos más allá del alcance de este libro. 
9. ¿Cuál es el supuesto fundamental del análisis de series de tiempo?
Es que los factores que han influido en los patrones de actividad en el pasado y el presente tendrán más o menos la misma influencia en lo futuro.
Es que los factores que han influido en los patrones de actividad en el pasado y el presente tendrán más o menos la misma influencia en lo futuro. Entonces la meta principal del análisis de series de tiempo es: identificar y aislar estos factores de influencia con el fin de realizar predicciones (pronosticar), así como fines administrativos de planeación y control.
10. ¿Cuál es la meta principal del análisis de series de tiempo?
La meta principal del análisis de series de tiempo es: identificar y aislar estos factores de influencia con el fin de realizar predicciones (pronosticar), así como fines administrativos de planeación y control. 
11. Menciona el modelo matemático más utilizado en series de tiempo:
El más esencial sea el modelo multiplicativo clásico para datos registrados cada año, trimestre o mes. En principio, el modelo multiplicativo clásico se usará para pronosticar.
12. En series de tiempo, ¿cómo se denomina a la inclinación global a largo plazo o impresión de un movimiento hacia arriba o hacia abajo?
Se conoce como Tendencia
13. ¿Cuáles son los primeros pasos en el análisis de series de tiempo?
El primer paso en un análisis de series de tiempo consiste en graficar los datos y observar sus tendencias en el tiempo. Primero debe determinarse si parece haber un movimiento hacia arriba o hacia abajo a largo plazo en la serie (una tendencia) o si la serie parece oscilar alrededor de una recta horizontal en el tiempo.
14. Completa la siguiente tabla de los factores que influyen en datos de series de tiempo.
	Componente
	Clasificación del Componente
	Definición
	Razón de la Influencia
	Duración
	Tendencias
	Sistemático
		Patrón de movimiento global o persistente, a largo plazo hacia 
arriba o hacia abajo. 
	Cambios en tecnología, población, riqueza, valores.
	Varios años
	Estacional
	Sistemático
	Fluctuación más o menos regular que ocurre en cada periodo de 12 meses cada año.
	Condiciones de clima, costumbres sociales y religiosas.
	Dentro de 12 meses (o datos mensuales o trimestrales).
	Cíclico
	Sistemático
	Oscilación o movimiento repetitivo arriba o abajo en cuatro 4 etapas; pico(prosperidad), contracción (recesión), fondo (depresión) y expansión (recuperación)
	Interacción de numerosas combinaciones de factores que influyen en la economía.
	De 2 a 10 años con diferente intensidad en el ciclo completo
	Irregular
	No sistemático
	Fluctuación errática o residual en una serie que está presente después de tomar en cuenta los efectos sistemáticos (de tendencia, estacional y cíclica)
	Variaciones aleatorias en los datos o debidas a eventos no previstos como huelgas, huracanes, inundaciones, asesinatos políticos, etc..
	Corta duración y sin repetición.
15. ¿Qué datos se pueden observar directamente de la graficación de una serie temporal?
a) Detectar Outlier: se refiere a puntos de la serie que se escapan de lo normal. Un outliers es una observación de la serie que corresponde a un comportamiento anormal del fenómeno (sin incidencias futuras) o a un error de medición. Se debe determinar desde fuera si un punto dado es outlier o no. Si se concluye que lo es, se debe omitir o reemplazar por otro valor antes de analizar la serie.
b) Permite detectar tendencia: la tendencia representa el comportamiento predominante de la serie. Esta puede ser definida vagamente como el cambio de la media a lo largo 
c) Variación estacional: la variación estacional representa un movimiento periódico de la serie de tiempo. La duración de la unidad del periodo es generalmente menor que un año, pudiendo ser de un semestre, trimestre, mensual, semanal o incluso diaria.
d) Variaciones irregulares (componente aleatoria): los movimientos irregulares (al azar) representan todos los tipos de movimientos de una serie de tiempo que no sea tendencia, variaciones estacionales y fluctuaciones cíclicas.
16. ¿Cuáles son los componentes de una serie de tiempo en el modelo clásico?
a) Tendencia.
b) Estacionalidad.
c) Error aleatorio.
17. Describe matemáticamente los tres modelos de series de tiempo:
1. Aditivo: X(t) = T(t) + E(t) + A(t)
2. Multiplicativo: X(t) = T(t) · E(t) · A(t)
3. Mixto: X(t) = T(t) · E(t) + A(t)
donde: 
X(t) serie observada en instante t 
T(t) componente de tendencia 
E(t) componente estacional 
A(t) componente aleatoria (accidental)