Cómo utilizar oles para los ajustes estacionales
Video: Indice estacionalidad
Cuanto mayor sea la frecuencia de una serie de tiempo económica, lo más probable es mostrar patrones estacionales. Por ejemplo, las cifras de ventas minoristas a menudo exhiben un aumento significativo en torno a las vacaciones de invierno. Cuando se trata con datos trimestrales, este aumento es probable que se refleja con los valores más grandes en el cuarto trimestre de cada año.
Sin embargo, con los datos mensuales, el cambio es más evidente con el aumento aún mayor de las ventas durante los meses de noviembre y diciembre.
Los modelos más comunes captura de patrones estacionales incluyen variables ficticias que representan la frecuencia con la que se recogieron los datos (generalmente trimestre o mes maniquíes).
Un patrón típico de temporada se modela con la especificación
Video: Estacionalidad_ejemplo1.mp4
dónde S variables son las variables ficticias temporada y los diversos alfa son los coeficientes de la temporada que representan el impacto de cada temporada, en promedio, en la variable dependiente. Si un alfa es positivo, entonces los dependientes variable aumenta durante la temporada. Si un alfa es negativo, entonces la variable dependiente disminuye durante la temporada.
La figura utiliza STATA para representar gráficamente el logaritmo de las ventas mensuales de recuerdo 1987-1993 y estimar un modelo patrón estacional. Ya se han creado las variables ficticias captura el mes de cada observación.
Teniendo en cuenta la representación de las series de tiempo aquí, se puede deducir que en diciembre tendrá cifras de ventas significativamente mayores en comparación con otros meses. Utilizando enero como el mes de referencia, varios meses tienen cifras de ventas significativamente mayores. En comparación con enero, las ventas son 74 por ciento más grande en marzo y aumentan en más del 200 por ciento, en promedio, en diciembre.