1 / 9

IPC 2008 Tratamiento de la Estacionalidad

IPC 2008 Tratamiento de la Estacionalidad. Agosto 2007. ESTACIONALIDAD FUERTE. La estacionalidad fuerte es el fenómeno de ausencia de lectura en un sistema de captura y transducción de señales.

edena
Download Presentation

IPC 2008 Tratamiento de la Estacionalidad

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. IPC 2008Tratamiento de la Estacionalidad Agosto 2007

  2. ESTACIONALIDAD FUERTE La estacionalidad fuerte es el fenómeno de ausencia de lectura en un sistema de captura y transducción de señales. Es decir, el precio o dato no es encontrado sistema de o simplemente el dato no existe (missing data), por uno o más periodos.

  3. ESTACIONALIDAD FUERTE(2) • Existen productos cuya presencia en el mercado no es continua en el tiempo , como consecuencia de fenómenos naturales, variaciones climáticas, cambios estructurales, costumbres y convenciones sociales, etc. • Estos productos tienen precio sólo en algunas épocas del año, mientras que en los otros períodos no existe señal de precios. Un ejemplo práctico es el comportamiento de las series de precios de las frutillas el cual presenta este tipo de comportamiento.

  4. Ejemplo de Estacionalidad Fuerte:Caso de la Frutilla

  5. CAUSAS PROBABLES • Ciclo intranual de algunos productos agrícolas. • Ciclo interanual de algunos productos

  6. Tratamiento Dada la recurrencia y persistencia del problema, existen numerosas técnicas especializadas para su tratamiento. • Imputación del último precio observado. La consecuencia de la utilización de esta técnica es que la variación de precios resulta nula, generando sesgo.

  7. Tratamiento(2) Soluciones Alternativas Estudiar los datos de productos relacionados y encontrar un modelo matemático que relacione los precios de ambos. Así, en los períodos donde no hay lectura de precios de un bien, pero si la del bien relacionado o sustituto, se recurre a la relación especificada por el modelo para imputarle un precio.

  8. Tratamiento(3) Estudiar las variaciones temporales de productos afines, o de un grupo de éstos y completar los precios faltantes utilizando estas variaciones. Esto se puede resumir en el planteamiento del siguiente modelo. Donde el modelo autorregresivo más simple es: (AR(1)) Además, si asumimos que  es igual a cero y F es la identidad, nos queda el modelo de arrastre de precios.

  9. Tratamiento(4) Otros modelos factible de utilizar son: • Modelos autorregresivos complejos.(ARIMA(k,0,0)) • Modelos de causalidad. • Modelos de interpolación temporal. • Modelos de espacio – estado. • Entre otros.

More Related