Transformaciones de series de tiempo

La sección de Transformaciones (Figura 1, derecha) de la ventana de Definir series de tiempo permite la aplicación de una serie de transformaciones a los datos de una serie de tiempo. Tanto en la definición de una serie de tiempo como en el ajuste de una serie de tiempo, las transformaciones se aplican principalmente para lograr el nivel de estacionariedad que necesita el modelo de series de tiempo que se está utilizando. En el caso de la definición de un modelo de series de tiempo, generalmente las transformaciones se aplican para crear modelos no estacionarios (utilizando 'Tendencia' y 'Estacionalizar'), mientras que en el caso del ajuste las transformaciones se utilizan para lograr la estacionariedad que requiere el proceso de ajuste.

Opciones de transformación

Las tres configuraciones principales de transformación son 'Función', 'Tendencia' y 'Estacionalizar'. Al seleccionar una opción para cualquiera de las tres configuraciones se actualizará el panel de 'Transformaciones' con nuevas opciones basadas en la selección realizada. Las opciones completas, con las opciones asociadas son:

• Función - Seleccione esta opción para aplicar una transformación al modelo de series de tiempo resultante.
• • Exponencial - Aplicar una transformación exponencial a cada valor de la serie de tiempo; la transformación exponencial se aplica automáticamente cuando el modelo seleccionado es GBM o GBMJD.
  • Cuadrado - Aplicar una transformación cuadrada a cada valor de la serie de tiempo.
• Desplazamiento - Sólo está disponible cuando se selecciona una función (arriba). Aplicar un desplazamiento (por ejemplo, sumar o restar el valor configurado) a los datos de la serie de tiempo después de aplicar la transformación seleccionada (arriba).
• Tendencia - Defina el cambio sistemático en la media de los valores de las series de tiempo en términos de dirección (aumento o disminución).
• • Integración de primer orden - Agregar la tendencia a la serie de tiempo utilizando una sola integración; la integración de primer orden se aplica automáticamente cuando el modelo seleccionado es GBM o GBMJD.
  • Integración de segundo orden - Añade la tendencia a la serie de tiempo mediante dos integraciones.
• C0 - Sólo está disponible cuando la Tendencia (arriba) se establece en 'Integración de primer orden' o 'Integración de segundo orden'. Primera constante de partida - necesaria para aplicar la integración de primer orden.
• C-1 - Sólo está disponible cuando la tendencia (arriba) se establece en 'Integración de segundo orden'. Segunda constante de inicio - necesaria para aplicar la integración de segundo orden.
• Estacionalizar - Aplicar la estacionalidad, o el movimiento repetitivo y predecible alrededor de la línea de tendencia.
• • Integración de primer orden - Agregar estacionalidad a la serie de tiempo, aplicando una integración estacional.
  • Integración de segundo orden - Agregar estacionalidad a la serie de tiempo, aplicando dos integraciones estacionales.
  • Aditivo - Agregar estacionalidad a la serie de tiempo donde la amplitud del efecto estacional es la misma cada temporada.
• Período - Sólo está disponible cuando la opción 'Estacionalizar' (arriba) se establece en un valor distinto de 'Ninguno'. El número de puntos de datos en un periodo estacional, por ejemplo, '4' para una serie de tiempo trimestral, '12' para datos mensuales o '24' para datos horarios.
• Período estacional - Sólo está disponible cuando la opción 'Estacionalizar' (arriba) se establece en un valor distinto de 'Ninguno'. Define el índice estacional; un índice estacional es la medida de cómo cambia un punto concreto de un periodo estacional en comparación con la media de esa estación. Para las integraciones de primer y segundo orden, este valor es la constante de integración. Para la estacionalidad aditiva, este valor representa los términos aditivos.
• Índice inicial - Sólo está disponible cuando la estacionalidad (arriba) se establece en 'Aditivo'. El índice de inicio del periodo estacional cuando se utiliza la estacionalidad aditiva; por ejemplo, este valor sería '5' si se utiliza una serie de tiempo mensual y la serie comienza en mayo en lugar de en enero.