IntroducciÃ³n a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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020000 40000 60000020000 40000 60000Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20102000m1 2002m1 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1fechaObservadaPredichaPero recordemos que la variable creada por el comando corresponde a la predicción de la serie ent, es decir, la serie suavizada pero en t-1. Por lo cual si queremos graficar la serie suavizada,debemos hacer lo siguiente:g sa_s2=F.sa_s1(1 missing value generated)tsline sa sa_s2, legend(label(1 "Observada") label(2 "Suavizada"))2000m1 2002m1 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1fechaObservadaSuavizada40
020000 40000 60000Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010Se puede observar que la serie suavizada es bastante similar a la serie observada, esto porque elparámetro utilizado es alto. Si escogemos un parámetro más pequeño la serie se tenderá asuavizar más:tssmooth exp sa_s3=sa, parms(0.4)exponential coefficient = 0.4000sum-of-squared residuals = 3263407124root mean squared error = 5049.3g sa_s4=F.sa_s3(1 missing value generated)tsline sa sa_s4, legend(label(1 "Observada") label(2 "Suavizada"))2000m1 2002m1 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1fechaObservadaSuavizadaAhora, realicemos una predicción a 24 meses utilizando ambos parámetros:41
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