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 Direct...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Sigal, Facundo, Blacona, María Teresa
Formato: video
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ajuste estacional
Estacionalidad
Medidas de diagnóstico
X13-ARIMA-SEATS
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/16879
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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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 siete series económicas de la Región Centro de Argentina (Córdoba, Entre Rios, Santa Fe), utilizando como herramienta de ajuste el programa X13-ARIMA-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. Evaluando individualmente cada serie, no se encuentra un método que se desempeñe mejor en todos los aspectos. El MI produce componentes más robustas y menor sesgo en el nivel de las series, mientras que el MD genera series desestacionalizadas más estables y con menor cantidad de inconsistencias respecto a la serie original. Otros criterios, como la calidad del ajuste estacional y la estacionalidad residual en las series ajustadas, no presentan diferencias claras entre los enfoques. Este trabajo no muestra un mejor comportamiento de una metodología de ajuste, dependiendo de la forma de agregación. 
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