Introducción a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos
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Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010Que tiene las mismas opciones de los filtros exponenciales antes revisados, pero además se leagrega la opción period(#), que permite ingresar número de periodos en la estacionalidad(frecuencia). Si no se indica, por defecto toma la frecuencia en los datos señalada en la opcióntsset.Tomemos la tasa de desempleo del estado de Kentucky, y obtengamos la serie filtrada utilizandoHW estacional:use urates.dta, cleartssmooth shwinters kentucky_s1 =kentuckycomputing optimal weightsIteration 0: penalized RSS = -36.028124 (not concave)Iteration 1: penalized RSS = -14.570149 (not concave)Iteration 2: penalized RSS = -14.460323 (not concave)Iteration 3: penalized RSS = -14.433905Iteration 4: penalized RSS = -14.408993Iteration 5: penalized RSS = -14.386176Iteration 6: penalized RSS = -14.38517Iteration 7: penalized RSS = -14.385166Iteration 8: penalized RSS = -14.385166Optimal weights:alpha = 0.8879beta = 0.2473gamma = 0.1244penalized sum-of-squared residuals = 14.38517sum-of-squared residuals = 14.38517root mean squared error = .2147238g kentucky_s2=F.kentucky_s1(1 missing value generated)tsline kentucky kentucky_s2, legend(label(1 "Observada") label(2"Suavizada"))48
4 6 810 12Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20101980m1 1985m1 1990m1 1995m1 2000m1 2005m1tObservadaSuavizadaAhora comparemos las predicciones realizadas por los cuatro filtros para esta serie:tssmooth shwinters kentucky_s1 =kentuckyOptimal weights:alpha = 0.8879beta = 0.2473gamma = 0.1244penalized sum-of-squared residuals = 14.38517sum-of-squared residuals = 14.38517root mean squared error = .2147238tssmooth hwinters kentucky_s4=kentucky, forecast(24) samp0(30)Optimal weights:alpha = 0.8667beta = 0.2544penalized sum-of-squared residuals = 14.09736sum-of-squared residuals = 14.09736root mean squared error = .2125649tssmooth dexp kentucky_s5=kentucky, forecast(24)optimal double-exponential coefficient = 0.5235sum-of-squared residuals = 24.698182root mean squared error = .28135536tssmooth exp kentucky_s6=kentucky, forecast(24)optimal exponential coefficient = 0.9998sum-of-squared residuals = 23.937495root mean squared error = .2769887tsline kentucky_s6 kentucky_s5 kentucky_s4 kentucky_s3, legend(label(1"Exponencial simple") label(2 "Exponencial doble") label(3 "Holt-Winters SE")label(4 "Holt-Winters E"))49
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4 6 810 12Introducción a <strong>Series</strong> <strong>de</strong> <strong>Tiempo</strong> <strong>Univariadas</strong>December 31, 20101980m1 1985m1 1990m1 1995m1 2000m1 2005m1tObservadaSuavizadaAhora comparemos las predicciones realizadas por los cuatro filtros para esta serie:tssmooth shwinters kentucky_s1 =kentuckyOptimal weights:alpha = 0.8879beta = 0.2473gamma = 0.1244penalized sum-of-squared residuals = 14.38517sum-of-squared residuals = 14.38517root mean squared error = .2147238tssmooth hwinters kentucky_s4=kentucky, forecast(24) samp0(30)Optimal weights:alpha = 0.8667beta = 0.2544penalized sum-of-squared residuals = 14.09736sum-of-squared residuals = 14.09736root mean squared error = .2125649tssmooth <strong>de</strong>xp kentucky_s5=kentucky, forecast(24)optimal double-exponential coefficient = 0.5235sum-of-squared residuals = 24.698182root mean squared error = .28135536tssmooth exp kentucky_s6=kentucky, forecast(24)optimal exponential coefficient = 0.9998sum-of-squared residuals = 23.937495root mean squared error = .2769887tsline kentucky_s6 kentucky_s5 kentucky_s4 kentucky_s3, legend(label(1"Exponencial simple") label(2 "Exponencial doble") label(3 "Holt-Winters SE")label(4 "Holt-Winters E"))49
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