Introducción a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

020000 40000 60000Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20102000m1 2002m1 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1fechaExponencial simpleHolt-WintersExponencial doblePodemos notar que el parámetro correspondiente al segundo filtro es bastante cercano a cero,de esta forma el filtro exponencial simple y Holt-Winters (HW) son bastante similares.Adicionalmente, los errores cuadráticos medios (RMSE) son menores en el filtro exponencialsimple y HW que en el filtro exponencial doble.Dado que creemos que los datos presentan tendencias locales, nos deberíamos inclinar por utilizarHW. Sin embargo, dado que el coeficiente es tan cercano a cero, aparentemente no existeventaja alguna de ocupar este filtro versos el exponencial simple.IV.5.2 Con estacionalidadLos tres filtros exponenciales hasta ahora revisados, no consideran la posibilidad de estacionalidaden los datos. A continuación se presenta una versión modificada de la suavización Holt-Wintersque incorpora la presencia de estacionalidad en los datos. En este caso tenemos un parámetroadicional, que corresponde al componente estacional.La sintaxis del comando STATA para obtener la serie suavizada mediante Holt-Winters conestacionalidad es la siguiente:tssmooth shwinters [type] newvar = exp [if] [in] [, options]47