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Title: Desestacionalización de series económicas de las cuentas nacionales del Ecuador con x12-arima
Authors: Vásquez Villón, Vanessa
Sandoya Sánchez, Fernando
Keywords: X12-ARIMA
DESESTACIONALIZACIÓN
SERIE DE TIEMPO
PROCESOS ESTOCÁSTICOS
PROMEDIOS MÓVILES
Issue Date: 2004
Publisher: ICM
Abstract: En este trabajo se tiene como objetivo principal lograr la desestacionalización de las series económicas de las Cuentas Nacionales del Ecuador, con la ayuda del modelo de extracción de señales X12-ARIMA y el apoyo del software DEMETRA 2.0 desarrollado por EUROSTAT (Oficina de Estadística de la Unión Europea). En esencia la desestacionalización se refiere a la eliminación de las componentes estacional y de efecto calendario de una serie de tiempo, esto con el propósito de conseguir una señal de tendencia más clara de las series y por tanto entender mejor la situación presente y ajustar los pronósticos. Para lograr este objetivo es necesario que el analista económico esté familiarizado con los conceptos básicos en torno a las series temporales, y por ello, inicialmente se exponen las principales y esenciales nociones referentes al estudio de las series de tiempo y los procesos estocásticos. A continuación se explican los aspectos conceptuales sobre extracción de señales de una serie de tiempo, esto involucra conocer sus componentes y los principales modelos de desestacionalización. Como en el análisis de las series de las Cuentas Nacionales del Ecuador se aplica el método X12-ARIMA, como una tercera parte de la investigación se da una explicación de la forma en que procesa los datos este modelo de extracción de señales. Finalmente, se muestran los resultados obtenidos del procesamiento de las series económicas con la aplicación del módulo automático del software DEMETRA. Cabe recordar la real importancia del ajuste estacional de las series económicas y el por qué del desarrollo del presente trabajo, el país y las empresas necesitan información confiable y oportuna para la interpretación de los fenómenos económicos y la toma de decisiones. En este sentido es indispensable eliminar el ruido presente en los indicadores, que podría provocar una interpretación incorrecta y por consiguiente implicar la toma de una decisión equivocada.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/15937
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