Tabla de contenido
- ¿Qué es una serie temporal?
- Comprensión de series temporales
¿Qué es una serie temporal?
Una serie de tiempo es una secuencia de puntos de datos numéricos en orden sucesivo. Al invertir, una serie de tiempo rastrea el movimiento de los puntos de datos elegidos, como el precio de un valor, durante un período de tiempo específico con puntos de datos registrados a intervalos regulares. No se debe incluir una cantidad mínima o máxima de tiempo, lo que permite que los datos se recopilen de una manera que proporcione la información que busca el inversionista o el analista que examina la actividad.
Comprensión de series temporales
Se puede tomar una serie de tiempo en cualquier variable que cambie con el tiempo. En la inversión, es común usar una serie temporal para rastrear el precio de un valor a lo largo del tiempo. Esto puede rastrearse a corto plazo, como el precio de un valor por hora en el transcurso de un día hábil, oa largo plazo, como el precio de un valor al cierre el 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 determinado activo, seguridad o variable económica cambia con el tiempo. También se puede usar para examinar cómo los cambios asociados con el punto de datos elegido se comparan con los cambios en otras variables durante el mismo período de tiempo.
Por ejemplo, suponga que desea analizar una serie temporal de precios diarios de cierre de acciones para una acción determinada durante un período de un año. Obtendrá una lista de todos los precios de cierre de las acciones de cada día del año pasado y los enumerará en orden cronológico. Esta sería una serie temporal de precios de cierre diario de un año para la acción.
Profundizando un poco más, puede interesarle saber si la serie temporal de la acción muestra alguna estacionalidad para determinar si atraviesa picos y valles en momentos regulares cada año. El análisis en esta área requeriría tomar los precios observados y correlacionarlos con una temporada elegida. Esto puede incluir temporadas de calendario tradicionales, como verano e invierno, o temporadas de venta minorista, como temporadas de vacaciones.
Alternativamente, puede registrar los cambios en el precio de las acciones de una acción en relación con una variable económica, como la tasa de desempleo. Al correlacionar los puntos de datos con información relacionada con la variable económica seleccionada, puede observar patrones en situaciones que muestran dependencia entre los puntos de datos y la variable elegida.
Predicción de series de tiempo
El pronóstico de series de tiempo utiliza información sobre valores históricos y patrones asociados para predecir la actividad futura. Muy a menudo, esto se relaciona con el análisis de tendencias, el análisis de fluctuación cíclica y los problemas de estacionalidad. Como con todos los métodos de pronóstico, el éxito no está garantizado.
