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el ejercicio es de mucha importancia en la contabilidad 552
Tipo: Ejercicios
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A continuación se le da a conocer a usted el lector un análisis de las series cronológicas. Cubre técnicas de descomposición, suavización exponencial, regresión con variables indicadoras, modelos autor regresivos integrados, Son innumerables las aplicaciones que se pueden citar, en distintas áreas del conocimiento, tales como, en economía, física, geofísica, química, electricidad, en demografía, en marketing, en telecomunicaciones, etc. Ya dado una breve explicación de que usted el lector verá, damos continuidad al tema.
Ejemplo: Un ejemplo de serie cronológica es el comportamiento de las ventas mensuales de un producto A. Meses (2020) Ene . Feb . Ma r. Abr . Ma y. Jun . Jul. Ag. Set. Oct . Nov . Dic. Quetzal es
Una serie cronológica no es sino una variable dada en sucesivos intentes de tiempo y se le conoce también con el nombre de serie de tiempo, serie histórica, serie cronológica, etc. Una serie cronológica llamada también serie de tiempo o serie histórica de un conjunto de datos recopilados, observados y registrados sistemáticamente en un tiempo determinado. ELEMENTOS DE UNA SERIE CRONOLÓGICA Los elementos de una serie cronológica también coincide con el nombre de variaciones, componentes, o movimiento característicos de una serie cronológica pueden dividirse en:
Series de Tiempo Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros). El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valor trimestral del PIB. Aplicaciones de las series de tiempo Representar los datos del negocio como series de tiempo suele ayudar a las empresas a visualizar la actividad del negocio. A su vez, usualmente las series de tiempo se utilizan para predecir el comportamiento futuro de la variable medida. Predicción de series de tiempo La predicción de series de tiempo significa que se extienden los valores históricos de la serie al futuro, donde aún no se han hecho mediciones. Para llevar a cabo el pronóstico se definen dos variables principales: cantidad de períodos y horizonte de predicción. La cantidad de períodos representa el nivel de agregación de los datos. Usualmente los datos se encuentran por meses, semanas o días, permitiendo obtener el grado necesario de desagregación para sacar correctas conclusiones. Por su parte, el horizonte de planificación representa el número de períodos futuros o alcance a pronosticar.
- Al analizar una serie de tiempo, lo primero que se debe hacer es graficar la serie. Esto nos permite detectar las componentes esenciales de la serie. El gráfico de la serie permitirá: detectar tendencias, variación estacional, variaciones irregulares (o componente aleatoria). - Permite desarrollar predicciones para períodos de tiempo anteriores y posteriores considerando, puede observarse la excesiva variabilidad de la serie, así mismo un fuerte efecto estacional en las muestras. - Las series de tiempo nos pueden ayudar a predecir y controlar aquellos procesos que de alguna manera se presentan en el tiempo y de manera ordenada en las diferentes áreas o pronosticar futuros para la toma de decisiones.
