Elecci¢n del m‚todo y modelo a emplear

     Si bien  cualquiera de los m‚todos disponibles podr¡a aplicarse a
una serie  de  tiempo  determinada,  la  elecci¢n  del  m s  apropiado
depender  del objeto de la desestacionalizaci¢n: 

*    Si  lo  que se busca es utilizar las series ajustadas estacional-
     mente como insumo de un an lisis de tipo  econom‚trico,  entonces
     lo  m s  conveniente  ser  utilizar alg£n m‚todo de regresi¢n. De
     este  modo,  el  comportamiento  estacional de la serie pasar¡a a
     formar parte del conjunto de variables a explicar por los modelos
     econom‚tricos(14).
 
*    Si los objetivos fueran el an lisis  detallado  y  el  pron¢stico
     de  una  serie  espec¡fica,  con seguridad el m‚todo m s adecuado
     ser¡a aquel que combina los aspectos deterministas de los m‚todos
     de  regresi¢n  con  los  aspectos  din micos  de  los  m‚todos de
     promedios m¢viles (por ejemplo, alg£n  componente con regresiones
     y  los otros con promedios m¢viles), es decir, la construcci¢n de
     un modelo ad hoc.
        
*    Si  lo que se pretende con la desestacionalizaci¢n fuera m s bien
     tener una apreciaci¢n  de  la  tendencia  de  la  serie,  sin  el
     componente  estacional  que  la  pueda  oscurecer,  o simplemente
     presentar las series desestacionalizadas de  manera  frecuente  y
     masiva,  entonces  los  m‚todos  m s  apropiados  ser¡an  los  de
     promedios  m¢viles  debido  a  que  ellos  son  relativamente m s
     sencillos de aplicar y  se encuentran disponibles en los paquetes
     estad¡sticos de uso frecuente.

     Una consideraci¢n adicional  abona  en favor de la utilizaci¢n de
m‚todos como el X11-ARIMA o el  de  modelos ARIMA: el hecho de que los
modelos  de  regresi¢n  tienen el supuesto impl¡cito de estabilidad de
los par metros y  por  ende  la de los factores estacionales, al igual
que el m‚todo  que  usa  de  manera simple los promedios m¢viles., los
cuales en la pr ctica solo se satisfacen en ocasiones muy raras.

     Luego  de  elegido  el  m‚todo  de  desestacionalizaci¢n  el paso
siguiente es la elecci¢n del modelo,  entre  el  aditivo (incluido  el
logar¡tmico)  y  el  multiplicativo.  Aqu¡  lo  que deber¡a hacerse es
elegir el aditivo si  se  observa  que  el  componente  estacional  es
constante  en  el  tiempo  y  el  multiplicativo  si  es  creciente  o
decreciente en el tiempo.  Sin embargo, como esta elecci¢n  puede  ser
muy  subjetiva,  Guerrero,  V. ha propuesto seguir la siguiente regla:
elegir el modelo aditivo  si la desviaci¢n est ndar de las observacio-
nes  de  cada a¤o de una serie es constante y el modelo multiplicativo
si dicha desviaci¢n est ndar es una funci¢n creciente o decreciente de
la media correspondiente.

     No obstante lo anterior debe  indicarse  que  dependiendo  de  la
informaci¢n  de  la  serie  el criterio a elegir puede estar en muchos
casos predeterminado.  Un modelo multiplicativo  no  podr¡a  emplearse
para  una  serie  que contenga valores ceros o negativos, al igual que
uno logar¡tmico  no  podr¡a  utilizarse  si  la  serie contiene cifras
negativas. Irremediablemente el  criterio  a  utilizar  en estos casos
ser¡a el modelo aditivo.

NOTAS
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(14) Las  implicancias  de  esta posibilidad puede verse en detalle en
     Nerlove, M. y otros, cap. 8.