En el mundo actual, donde la recopilación y análisis de datos se han convertido en elementos fundamentales para el éxito empresarial, es crucial contar con herramientas eficientes para predecir y entender los patrones en los conjuntos de datos. Una de las técnicas más utilizadas en el campo de la estadística y el análisis de datos es la media móvil integrada autorregresiva, conocida como ARIMA por sus siglas en inglés. En este artículo, exploraremos en qué consiste esta técnica y cómo puede ser implementada en diversas industrias para tomar decisiones informadas y estratégicas. ¿Estás listo para descubrir el poder de ARIMA? ¡Sigue leyendo!
Interpretar datos y hacer predicciones futuras mediante análisis de series temporales y análisis estadístico.
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¿Qué es la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA)?
El modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) utiliza datos de series de tiempo y análisis estadístico para interpretar los datos y hacer predicciones futuras. El modelo ARIMA tiene como objetivo explicar los datos a sus valores pasados utilizando datos de series de tiempo y utiliza regresión lineal para hacer predicciones.
Resumen
- El modelo ARIMA utiliza análisis estadístico combinado con puntos de datos históricos recopilados con precisión para predecir tendencias futuras y necesidades comerciales.
- El modelo ARIMA generalmente se crea con los parámetros (p, d, q), a los que se les pueden asignar diferentes valores para modificar el modelo y aplicarlo de diferentes maneras.
- Algunas de las limitaciones del modelo son su dependencia de la recopilación de datos y el proceso manual de prueba y error necesario para determinar los valores de los parámetros que mejor se ajustan.
Entendiendo el modelo ARIMA
El siguiente acrónimo descriptivo explica el significado de cada componente clave del modelo ARIMA:
- El “Arkansas” significa en ARIMA autorregresión, lo que indica que el modelo utiliza la relación de dependencia entre los datos actuales y sus valores pasados. En otras palabras, muestra que los datos se están restaurando a sus valores anteriores.
- El “I” representa integrado, lo que significa que los datos son estacionarios. Los datos estacionarios se refieren a datos de series de tiempo que se han vuelto “estacionarios” restando las observaciones de los valores anteriores.
- El “MAMÁ” representa modelo de media móvil, Esto indica que la predicción o el resultado del modelo depende linealmente de valores pasados. Esto también significa que los errores de pronóstico son funciones lineales de errores pasados. Tenga en cuenta que los modelos de media móvil son diferentes de las medias móviles estadísticas.
Cada uno de los componentes AR, I y MA se incluyen como parámetros en el modelo. A los parámetros se les asignan valores enteros específicos que indican el tipo de modelo ARIMA. A continuación se muestra y explica una notación común para los parámetros ARIMA:
ARIMA (p, d, q)
- El parámetro PAG es el número de términos autorregresivos o el número de “observaciones rezagadas”. También se denomina “orden de retraso” y determina el resultado del modelo proporcionando puntos de datos retrasados.
- El parámetro D se llama grado de diferenciación. Indica el número de veces que se restaron los indicadores rezagados para que los datos fueran estacionarios.
- El parámetro q es el número de errores de pronóstico en el modelo y también se denomina tamaño de la ventana de media móvil.
Los parámetros toman el valor de números enteros y deben definirse para que el modelo funcione. También pueden tomar el valor 0, lo que significa que no se utilizan en el modelo. De esta forma, el modelo ARIMA se puede transformar de la siguiente manera:
- Modelo ARMA (sin datos estacionarios, D = 0)
- Modelo AR (sin promedios móviles ni datos estacionarios, solo una autorregresión sobre valores pasados, D = 0, q = 0)
- Modelo MA (un modelo de media móvil sin autorregresión ni datos estacionarios, PAG = 0, D = 0)
Por tanto, los modelos ARIMA se pueden definir de la siguiente manera:
- ARIMA(1, 0, 0) – conocido como Modelo autorregresivo de primer orden
- ARIMA(0, 1, 0) – conocido como modelo de paseo aleatorio
- ARIMA(1, 1, 0) – conocido como modelo autorregresivo diferenciado de primer orden, Etcétera.
Una vez que los parámetros (p, d, q), el modelo ARIMA tiene como objetivo estimar los coeficientes α Y θEste es el resultado de utilizar puntos de datos anteriores para predecir valores.
Aplicaciones del modelo ARIMA
En economía y finanzas, el modelo ARIMA se puede utilizar para predecir cantidades futuras (o incluso precios) basándose en datos históricos. Para que el modelo sea confiable, los datos deben ser confiables y reflejar un período de tiempo relativamente largo durante el cual fueron recopilados. A continuación se muestran algunas de las aplicaciones del modelo ARIMA en economía:
- Pronosticar la cantidad de un bien que se necesitará para el próximo período basándose en datos históricos.
- Previsiones de ventas e interpretación de los cambios estacionales de ventas.
- Estimar el impacto de eventos de marketing, lanzamientos de nuevos productos, etc.
Los modelos ARIMA se pueden construir en software de análisis y ciencia de datos como R y Python.
Limitaciones del modelo ARIMA
Aunque los modelos ARIMA pueden ser muy precisos y confiables en las condiciones y disponibilidad de datos adecuadas, una de las principales limitaciones del modelo es que los parámetros (p, d, q) debe definirse manualmente; Por lo tanto, encontrar el ajuste más preciso puede ser un largo proceso de prueba y error.
Asimismo, el modelo depende en gran medida de la confiabilidad de los datos históricos y de la diferenciación de los datos. Es importante asegurarse de que los datos se hayan recopilado con precisión y durante un largo período de tiempo para que el modelo proporcione resultados y predicciones precisos.
Más recursos
Gracias por leer la guía de Finanzas sobre la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA). Para continuar aprendiendo y avanzar en su carrera, los siguientes recursos le serán útiles:
