Mtodo de series de tiempoLos mtodos de anlisis de series de tiempo consideran el hecho que los datos tomados en diversos periodos de tiempo pueden tener algunas caractersticas de autocorrelacin, tendencia o estacionalidad que se debe tomar en cuenta.Definicin de serie de tiempo: Es una secuencia ordenada de valores de una variable en intervalos de tiempo peridicos y consecutivos (diario, semanal, semestral, anual, entre otros).Se representa por medio de una grfica de lneas sobre cuyo eje horizontal se representan los perodos y en cuyo eje vertical se representan los valores de la serie de tiempo.

Aplicacin: la aplicacin de estos mtodos tiene dos propsitos: Comprender las fuerzas de influencia en los datos y descubrir la estructura que produjo los datos observados. Ajustar el modelo y proceder a realizar pronsticos, monitoreo, retroalimentacin y control en avance.Analizar una serie de tiempo tiene como objetivos, entre otros:Aislar y estudiar sus componentes a fin de proporcionar claves para movimientos futurosDeterminar si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatoriasHace posible pronosticar los movimientos futuros as como otros aspectos que estn sincronizadosPara llevar a cabo un anlisis de este tipo, primero se deben identificar los componentes de la serie de tiempo, despus aplicar las tcnicas estadsticas para su anlisis y, finalmente, hacer las proyecciones o pronsticos de eventos futuros. De esta forma, el anlisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican y aslan los factores relacionados con el tiempo que influyen en los valores observados en las series de tiempo para que una vez identificados, estos factores puedan contribuir a la interpretacin de valores histricos de series de tiempo y hasta entonces pronosticar valores futuros de series de tiempo.Componentes de una serie de tiempoEl mtodo clsico identifica cuatro influencias o componentes: Tendencia (T) Fluctuaciones cclicas (C) Variaciones estacionales (E) Variaciones irregulares (I)Hay dos modelos para la definicin de Y, los cuales son:MODELO MULTIPLICATIVOLos cuales tienen una relacin multiplicativa que dan forma al modelo clsico de series de tiempo, es decir, para cualquier perodo designado en la serie de tiempo, el valor de la variable est determinado por los cuatro componentes en la siguiente forma:Y = T x C x E x Icuyas caractersticas son las siguientes:Anlisis de TendenciaLa tendencia secular o tendencia a largo plazo de una serie es por lo comn el resultado de factores a largo plazo.En trminos intuitivos, la tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrn gradual y consistente de las variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas persistentes que afectan el crecimiento o la reduccin de la misma.Para el caso de tendencias a largo plazo, su comportamiento se ajusta a una lnea recta, llamada por esta razn lnea de tendencia, es decir, se aproxima a una ecuacin de recta, que recibe el nombre de ecuacin de tendencia y que es de la forma:

donde:y = valor proyectado, estimado o pronosticado de la variable,a = punto donde la recta corta al eje,b = pendiente de la recta de tendencia yt = cualquier valor de tiempo seleccionado.Cuyos coeficientes se calculan con ayuda del mtodo de mnimos cuadrados.

AOyREAL (T x C x I)AOyREAL (T x C x I)

1960035,30198828437,09

1961135,17198929381,54

1962235,11199030383,58

1963335,10199131362,22

1964435,11199232343,73

1965535,14199333359,79

1966635,19199434384,03

1967735,21199535384,16

1968838,69199636387,71

1969941,09199737331,12

19701035,95199838294,19

19711140,80199939278,91

19721258,13200040279,16

19731397,22200141271,04

197414159,18200242310,09

197515161,06200343363,59

197616124,83200444409,27

197717147,72200545444,89

197818193,29200646604,52

197919307,00200747696,76

198020612,76200848872,12

198121459,86200949972,98

198222375,852010501225,06

198323424,352011511569,08

198424360,452012521665,74

198525317,332013531410,92

198626367,592014541281,35

198727446,63