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    Arima y Arma - 010739

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    Rubi castillo
    Este documento describe la metodología Box-Jenkins para pronósticos de series temporales. Explica las cuatro fases del proceso Box-Jenkins y los componentes de los modelos ARIMA y ARMA. También presenta ejemplos de aplicación de series temporales y pronósticos en la vida diaria.

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    Este documento describe la metodología Box-Jenkins para pronósticos de series temporales. Explica las cuatro fases del proceso Box-Jenkins y los componentes de los modelos ARIMA y ARMA. También presenta ejemplos de aplicación de series temporales y pronósticos en la vida diaria.

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    ARIMA Y ARMA_010739[1]

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    UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE HUATUSCO

    UNIDAD ACADEMICA NOGALES


    LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN Y GESTIÓN EMPRESARIAL

    ADMINISTRACIÓN DE LA CALIDAD

    M.I.A. ELIZABETH PORRAS OSORIO

    ALUMNAS:
    ALTAMIRANO MARTÍNEZ YURIDIANA/200504811
    CASTILLO COELLO RUBI CANDELARIA/ 210505323
    HERNÁNDEZ CARRILLO MARÍA MICHEL/210504963
    HERNÁNDEZ CALDERON LETICIA LEONOR/210505044

    TEMA:
    5 FUERZAS DE PORTER

    8V0. “A” SABATINO

    NOGALES, VER., A 17 DE FEBRERO DE 2024


    Metodología Box-Jenkins
     Se podría definir como un ciclo iterativo (repetición de operaciones hasta que
    se cumple una condición) que busca encontrar el mejor modelo de ajuste para
    la realización de pronósticos y estimaciones.
     Planteada por George P.E. Box y Gwilym M. Jenkins en 1970.
    Modelos ARIMA
     Modelo estadístico que utiliza datos estadísticos con el fin de encontrar patrones para
    una predicción hacia el futuro.
     Se trata de un modelo dinámico de series temporales, es decir, las estimaciones futuras
    vienen explicadas por los datos del pasado y no por variables independientes.
     Los modelos ARIMA (p, d, q) son ecuaciones.
     Esta constituido por los siguientes componentes.
    Modelos AR (p)
    Componente autorregresivo, es decir, utiliza una serie de tiempo para predecir su propio
    futuro.

    Modelos MA (q)
    Componente de medias móviles, la variable de salida depende linealmente del valor actual y varios
    de los anteriores de un término estocástico ( que está sometido al azar).

    Orden de integración (d)

    Obedece a la transformación de la serie de tiempo original para buscar alcanzar su


    estacionariedad, ósea que no van respecto al tiempo
    Modelo ARMA

     El modelo ARMA es una herramienta para entender y predecir futuros valores de una
    serie.
     El modelo ARMA es la combinación del modelo autorregresivo y el modelo de media
    móvil.
     El modelo ARMA, se divide en dos partes:
    Autorregresivo (AR)

    Representado por “p” y es la variable dependiente se regresa en sí misma en un


    período de tiempo t.

    Representado por “q”, los retrocesos son representados por procesos


    aleatorios.

    Media móvil (MA)


    PROCESO:
    La metodología de Box y Jenkins se resume en cuatro fases:
    FASE 2
    FASE 1

    Identificar el posible modelo ARIMA que Seleccionado provisionalmente un


    sigue la serie, lo que requiere: modelo para la serie estacionaria, se
    pasa a la segunda etapa de estimación,
     Decidir qué transformaciones aplicar para donde los parámetros AR y MA del
    convertir la serie observada en una serie modelo se estiman por máxima
    estacionaria. verosimilitud y se obtienen sus errores
     Determinar un modelo ARMA para la serie estándar y los residuos del modelo.
    estacionaria, es decir, los órdenes p y q de su
    estructura autorregresiva y de media móvil.
    FASE 3 FASE 4

    Donde se comprueba que los residuos no tienen Una vez que se ha obtenido un modelo
    estructura de adecuado se realizan
    dependencia y siguen un proceso de ruido predicciones con el mismo.
    blanco. Si los residuos muestran estructura se
    modifica el
    modelo para incorporarla y se repiten las etapas
    anteriores hasta obtener un modelo adecuado.
    Metodología Box-Jenkins
    La diferencia entre un modelo ARMA y un modelo ARIMA se halla en que un modelo
    ARMA (p, q) es capaz de operar únicamente sobre series estacionarias (cuando es estable a
    lo largo del tiempo), mientras que un modelo ARIMA (p, d, q) es capaz de operar tanto
    sobre series de tiempo no estacionarias (cambian en el tiempo) , como en series
    estacionarias (cuando es estable a lo largo del tiempo).
    Metodología Box-Jenkins y su aplicación en la vida
    diaria

    Pronósticos y decisiones

    • Valor estimado de un evento que es desconocido por alguna de las


    siguientes circunstancias:

    • No ha transcurrido el tiempo necesario para que el evento ocurra,


    es decir, el evento de interés será conocido en un tiempo futuro.

    • No se han dado las circunstancias necesarias para que el evento


    ocurra, es decir, el evento de interés depende de otros eventos que
    no han ocurrido.
    Metodología Box-Jenkins y su aplicación en la vida
    diaria

    Serie de tiempo

    Colección de observaciones cronológicas, es decir, generadas en forma


    secuencial a través del tiempo. Los datos recabados se ordenan con respecto al
    tiempo y las observaciones sucesivas suelen ser dependientes entre sí.
    Serie de tiempo

    Algunos ejemplos de series de tiempo pueden ser:

    • La cantidad de personas que usan diariamente el sistema de transporte metropolitano,

    • El número de casos registrados semanalmente de sarampión,

    • El producto nacional bruto (PNB) mensual de México,

    • Los ingresos mensuales en México por turismo,

    • La temperatura promedio diaria,

    • El índice semanal de contaminación,

    • El índice mensual de inflación.


    REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

     Rubio, N. M. (2019, November 27). El modelo jerárquico ERC de Alderfer: una teoría de la
    motivación. Psicologiaymente.com.
    https://psicologiaymente.com/psicologia/modelo-jerarquico-erc-alderfer
     Corona, G. (2022, diciembre 15). El Modelo Jerárquico Erc De Alderfer. Características.
    Javired. https://psicologistica.com/el-modelo-jerarquico-erc-de-alderfer-caracteristicas/

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