Comparación de los Métodos Directo e Indirecto de Ajuste Estacional, con aplicaciones en series económicas de Argentina

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En las series de tiempo, la presencia de estacionalidad requiere atención del investigador, ya que puede ser considerada como una contaminación de los datos. En este trabajo se aborda la problemática del ajuste estacional de series agregadas, comparando dos enfoques para realizarlo. El Método Dir...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Sigal, Facundo
Otros Autores: Blaconá, María Teresa
Formato: masterThesis Tésis de Maestría publishedVersion Material Didáctico
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Rosario 2022
Materias:
ajuste estacional
estacionalidad
medidas de diagnóstico
X13-ARIMA
SEATS
TRAMO-SEATS
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/23923
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description En las series de tiempo, la presencia de estacionalidad requiere atención del investigador, ya que puede ser considerada como una contaminación de los datos. En este trabajo se aborda la problemática del ajuste estacional de series agregadas, comparando dos enfoques para realizarlo. El Método Directo (MD) consiste en desestacionalizar la serie agregada, mientras que en el Método Indirecto (MI) primero se desestacionalizan las series de manera desagregada y luego se agregan las series ajustadas. Para realizar dicha comparación, se aplican ambos métodos de ajuste a diez series económicas de la Región Centro de Argentina (Córdoba, Entre Rios, Santa Fe), utilizando como herramientas de ajuste los programa X13-ARIMA-SEATS y TRAMO- SEATS. Se enumera una serie de herramientas diagnósticas que se utilizan para definir el enfoque recomendado en cada caso. En las aplicaciones no se puede determinar un método que se comporte mejor según todos los criterios de diagnóstico utilizados. En algunos casos, los resultados similares conducen a la elección “por defecto” del método directo, debido a su menor costo en relación a los cálculos y a que genera procesos más parsimoniosos. Por otro lado, en algunas series los resultados son muy diferentes, lo que muestra una necesidad de análisis más profundo de los mismos, en busca del mejor escenario de ajuste estacional. En esta tesis no se encuentran evidencias de un mejor funcionamiento de un enfoque según la forma de agregación de las series, mientras que la extensión de las series tampoco influye en el enfoque elegido. En varias series de agregación vertical, el enfoque recomendado depende del programa de ajuste utilizado. Finalmente, los resultados muestran que la selección del método de ajuste estacional debe ser un proceso dinámico de selección y que debe ser revisado en tanto y en cuanto se incorporen nuevas observaciones, nuevas series desagregadas o nuevas metodologías.
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