Datos estacionarios

¿Qué es la media móvil?

• Un valor que se calcula sumando todas las observaciones y dividiendo entre su número total
• Una técnica para eliminar tendencias a largo plazo en datos aleatorios
• Un método para suavizar datos mediante el cálculo del promedio de subconjuntos consecutivos
• Una técnica para determinar la estacionalidad de una serie

¿Cuál es el objetivo principal de usar una media móvil en series de tiempo?

• Eliminar completamente la variabilidad en los datos
• Predecir el valor exacto de cada observación futura
• Suavizar los datos y revelar patrones subyacentes
• Aumentar la varianza en los datos

En una media móvil simple de 3 periodos, el valor del promedio en el tiempo t se calcula como:

• El promedio de los valores en t, t-1 y t-2
• El promedio de los valores en t+1, t+2 y t+3
• Solo el valor en el tiempo t
• El promedio de todos los datos anteriores a t

¿Qué efecto tiene aumentar el número de periodos en una media móvil?

• Hace la serie más volátil
• Suaviza más la serie, pero puede ocultar cambios rápidos
• No tiene ningún efecto
• Reduce la precisión del modelo

Dada la serie: 10, 12, 14, 16, 18. ¿Cuál es el pronóstico con media móvil MA(2)?

• 12
• 14
• 10
• 17

¿Cuál es el pronóstico con media móvil MA(3) para la serie 30, 35, 40, 45, 50?

• 45
• 40
• 35
• 50

¿Cuál es la característica principal de la suavización exponencial simple?

• Solo usa el promedio de los últimos tres periodos
• Asigna pesos iguales a todos los datos pasados
• Da mayor peso a los datos más recientes
• Solo se puede usar con series estacionales

En la fórmula de la suavización exponencial simple: S_t = αY_t + (1 - α)F_{t-1}, ¿qué representa α?

• El error de pronóstico
• El nivel de tendencia
• El parámetro de suavización
• El promedio de los últimos valores

¿Qué condición debe cumplir la serie para aplicar la suavización exponencial simple de forma adecuada?

• Tener tendencia y estacionalidad
• Tener tendencia pero no estacionalidad
• No tener ni tendencia ni estacionalidad
• Tener solo estacionalidad

¿Cuál es una ventaja de la suavización exponencial simple?

• Su precisión en series con tendencia fuerte
• La facilidad para eliminar estacionalidad
• Su simplicidad y bajo requerimiento de datos históricos
• El uso de técnicas avanzadas de regresión