Cómo utilizar oles para los ajustes estacionales
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 presentan un aumento significativo en torno a las vacaciones de invierno. Cuando usted está tratando 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 aún más agudos aumentos en las ventas durante los meses de noviembre y diciembre.
Los modelos más comunes captura de los patrones estacionales incluyen variables ficticias que representan la frecuencia con la que los datos fueron recolectados (generalmente trimestre o mes maniquíes).
Un patrón típico de temporada se modela con la especificación
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, entonces los dependientes variable aumenta positivos durante esa temporada. Si un alfa es negativo, entonces la variable dependiente disminuye durante la temporada.
La cifra utiliza STATA para graficar el logaritmo de las ventas de souvenirs mensuales 1987-1993 y estimar un modelo patrón estacional. Ya se han creado las variables ficticias que capturan el mes de cada observación.
Dada la representación de las series de tiempo aquí, se puede deducir que diciembre tendrá significativamente mayores cifras de ventas en comparación con otros meses. El uso de enero como el mes de referencia, varios meses tienen significativamente más grandes cifras de ventas. En comparación con enero, las ventas son 74 por ciento más grande en marzo y aumentan en más de un 200 por ciento, en promedio, en diciembre.
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