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Razones para desestacionalizar series de tiempo
Una de las razones m s importantes para llevar a cabo la desesta-
cionalizaci¢n de series de tiempo econ¢micas es que, al eliminar los
movimientos ocasionados por fuerzas relacionadas al clima, el
calendario o las expectativas, es posible tener una apreciaci¢n m s
clara sobre el comportamiento de la serie debido exclusivamente a
razones de tipo econ¢mico, facilitando a su vez la comparaci¢n de los
datos de un mes a otro.
Un ejemplo de lo anterior puede observarse en el Cuadro N§ 1. En
‚l se muestra informaci¢n sobre la emisi¢n primaria, tanto de la serie
original como de la ajustada estacionalmente para el periodo octubre
de 1994 - setiembre de 1995. En la serie original es notoria, por
ejemplo, la ca¡da de la emisi¢n en enero de 1995 respecto a diciembre
del a¤o anterior ya que el saldo pasa de S/.2,672 millones a S/. 2,524
millones en dicho lapso. Sin embargo, debido a que este fen¢meno
ocurre peri¢dicamente, en la serie ajustada estacionalmente no se
aprecia ninguna ca¡da, aunque debe notarse que s¡ se produce una
desacelaraci¢n del crecimiento.
Cuadro N§ 01
EMISION PRIMARIA (Millones de Nuevos Soles)
ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿
³ ³ Serie Original ³ Serie Ajustada ³
³ ³ ³ Estacionalmente ³
³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´
³ ³ Millones ³ Tasa de ³ Millones ³ Tasa de ³
³ ³ de S/. ³ Crecimiento ³ de S/. ³ Crecimiento ³
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OCT 1994 2275 2,85 2287,5 3,22
NOV 1994 2266 -0,40 2323,5 1,57
DIC 1994 2672 17,92 2512,8 8,15
ENE 1995 2524 -5,54 2533,0 0,81
FEB 1995 2639 4,56 2672,7 5,51
MAR 1995 2825 7,05 2831,6 5,95
ABR 1995 2817 -0,28 2856,4 0,87
MAY 1995 2816 -0,04 2883,8 0,96
JUN 1995 2860 1,56 2926,3 1,47
JUL 1995 3344 16,92 3145,4 7,49
AGO 1995 3093 -7,51 3096,7 -1,55
SET 1995 3123 0,97 3157,3 1,96
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Es decir, al reconocerse que cada uno de los componentes de una
serie es causado por fen¢menos distintos, la idea en el caso de series
de tiempo econ¢micas es tratar de eliminar al m ximo la fluctuaci¢n
que oscurece al componente cuyo comportamiento se debe casi exclusiva-
mente a factores de tipo econ¢mico (tendencia-ciclo de la serie) por
lo que no solo se debe tratar de cancelar el componente estacional,
sino de ser posible tambi‚n la parte generada por el componente
irregular.
Otra raz¢n para desestacionalizar las series de tiempo
econ¢micas, y en general para descomponerlas, es que facilita la
identificaci¢n de patrones subyacentes en ellas, por ejemplo
tendencias que experimentan quiebres en determinados periodos,
comportamientos en los que predomina el componente irregular a lo
largo del tiempo, etc., y, por lo tanto, ayuda a proyectar las series
en el corto plazo.
La desestacionalizaci¢n, asimismo, al aislar los factores
ex¢genos al sistema econ¢mico, ayuda a conocer c¢mo se relacionan las
series de tiempo de inter‚s con otras series, con eventos ex¢genos o
con variables de pol¡tica.
Finalmente, puede decirse que la desestacionalizaci¢n ayuda a
disminuir las posibilidades de ser enga¤ados por correlaciones
"espurias"(5) entre series que pueden generarse debido a influencias
estacionales sistem ticas e independientes.
NOTAS
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(5) es decir, correlaciones que muestran casualidad y no causalidad.
Para una explicaci¢n formal de esto v‚ase Suri¤ach, J. y otros,
secci¢n 2.3.1
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