Comparación de los Métodos Directo e Indirecto de Ajuste Estacional, con aplicaciones en series económicas de Argentina
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Date
2022-06-30
Authors
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Publisher
Universidad Nacional de Rosario
Abstract
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 diez
series económicas de la Región Centro de Argentina (Córdoba, Entre Rios, Santa Fe),
utilizando como herramientas de ajuste los programa X13-ARIMA-SEATS y TRAMO-
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. En
algunos casos, los resultados similares conducen a la elección “por defecto” del
método directo, debido a su menor costo en relación a los cálculos y a que genera
procesos más parsimoniosos. Por otro lado, en algunas series los resultados son muy
diferentes, lo que muestra una necesidad de análisis más profundo de los mismos, en
busca del mejor escenario de ajuste estacional. En esta tesis no se encuentran
evidencias de un mejor funcionamiento de un enfoque según la forma de agregación
de las series, mientras que la extensión de las series tampoco influye en el enfoque
elegido. En varias series de agregación vertical, el enfoque recomendado depende del
programa de ajuste utilizado. Finalmente, los resultados muestran que la selección del
método de ajuste estacional debe ser un proceso dinámico de selección y que debe ser
revisado en tanto y en cuanto se incorporen nuevas observaciones, nuevas series
desagregadas o nuevas metodologías.
Description
Keywords
ajuste estacional, estacionalidad, medidas de diagnóstico, X13-ARIMA, SEATS, TRAMO-SEATS