Una serie temporal es una sucesión de observaciones de una variable tomadas en el tiempo que muestran el comportamiento de la variable a lo largo del tiempo. Los métodos de análisis de series temporales ayudan a interpretar las relaciones subyacentes entre los datos y permiten extrapolar o interpolar los datos para predecir el comportamiento de la variable en momentos futuros, pasados o intermedios. Las series temporales se usan comúnmente para predicción y pronóstico en diversas áreas como climatología, finanzas y demografía.

2. UNA SERIE TEMPORAL O CRONOLÓGICA ES UNA
SUCESIÓN DE OBSERVACIONES DE UNA VARIABLE
TOMADAS EN EL TRANSCURSO DEL TIEMPO, DE
MANERA QUE LOS VALORES QUE TOMA LA VARIABLE
APARECEN ORDENADOS EN EL TIEMPO. TODA SERIE
TEMPORAL REFLEJA EL COMPORTAMIENTO DE UNA
VARIABLE EN EL TIEMPO.

3. PARA EL ANÁLISIS DE LAS SERIES TEMPORALES SE
USAN MÉTODOS QUE AYUDAN A INTERPRETARLAS Y
QUE PERMITEN EXTRAER INFORMACIÓN
REPRESENTATIVA SOBRE LAS RELACIONES
SUBYACENTES ENTRE LOS DATOS DE LA SERIE O DE
DIVERSAS SERIES.

4. QUE PERMITEN EN DIFERENTE MEDIDA Y CON
DISTINTA CONFIANZA EXTRAPOLAR O INTERPOLAR
LOS DATOS Y ASÍ PREDECIR EL COMPORTAMIENTO
DE LA SERIE EN MOMENTOS NO OBSERVADOS, SEAN
EN EL FUTURO (EXTRAPOLACIÓN PRONÓSTICA), EN
EL PASADO (EXTRAPOLACIÓN RETRÓGRADA) O EN
MOMENTOS INTERMEDIOS (INTERPOLACIÓN).

5. UNO DE LOS USOS MÁS HABITUALES DE LAS SERIES
DE DATOS TEMPORALES ES SU ANÁLISIS PARA
PREDICCIÓN Y PRONÓSTICO (ASÍ SE HACE POR
EJEMPLO CON LOS DATOS CLIMÁTICOS, LAS
ACCIONES DE BOLSA, O LAS SERIES DE DATOS
DEMOGRÁFICOS).

6. RESULTA DIFÍCIL IMAGINAR UNA RAMA DE LAS
CIENCIAS EN LA QUE NO APAREZCAN DATOS QUE
PUEDAN SER CONSIDERADOS COMO SERIES
TEMPORALES. LAS SERIES TEMPORALES SE ESTUDIAN
EN ESTADÍSTICA, PROCESAMIENTO DE SEÑALES,
ECONOMETRÍA Y MUCHAS OTRAS ÁREAS.

7. LAS SERIES TEMPORALES SE USAN PARA ESTUDIAR
LA RELACIÓN CAUSAL ENTRE DIVERSAS VARIABLES
QUE CAMBIAN CON EL TIEMPO Y SE INFLUYEN ENTRE
SÍ. DESDE EL PUNTO DE VISTA PROBABILÍSTICO UNA
SERIE TEMPORAL ES UNA SUCESIÓN DE VARIABLES
ALEATORIAS INDEXADAS.

8. EL ANÁLISIS MÁS CLÁSICO DE LAS SERIES TEMPORALES
SE BASA EN QUE LOS VALORES QUE TOMA LA VARIABLE DE
OBSERVACIÓN ES LA CONSECUENCIA DE CINCO
COMPONENTES, CUYA ACTUACIÓN CONJUNTA DA COMO
RESULTADO LOS VALORES MEDIDOS, ESTOS
COMPONENTES SON:

9. TENDENCIA SECULAR O REGULAR, QUE INDICA LA
MARCHA GENERAL Y PERSISTENTE DEL FENÓMENO
OBSERVADO, ES UNA COMPONENTE DE LA SERIE QUE
REFLEJA LA EVOLUCIÓN A LARGO PLAZO.

10. POR EJEMPLO, LA TENDENCIA CRECIENTE DEL
ÍNDICE DE RECICLADO DE BASURAS EN LOS PAÍSES
DESARROLLADOS, O EL USO CRECIENTE DE
INTERNET EN LA SOCIEDAD, INDEPENDIENTEMENTE
DE QUE EN UN MES CONCRETO EN UN PAÍS, POR
DETERMINADAS CAUSAS, HAYA UNA BAJA EN LA
UTILIZACIÓN DE INTERNET.

11. VARIACIÓN ESTACIONAL O VARIACIÓN CÍCLICA
REGULAR, EL MOVIMIENTO PERIÓDICO DE
CORTO PLAZO. SE TRATA DE UNA COMPONENTE
CAUSAL DEBIDA A LA INFLUENCIA DE CIERTOS
FENÓMENOS.

12. QUE SE REPITEN DE MANERA PERIÓDICA EN UN AÑO
(LAS ESTACIONES), UNA SEMANA (LOS FINES DE
SEMANA) O UN DÍA (LAS HORAS PUNTAS) O
CUALQUIER OTRO PERIODO. RECOGE LAS
OSCILACIONES QUE SE PRODUCEN EN ESOS
PERÍODOS DE REPETICIÓN

13. , EL COMPONENTE DE LA SERIE QUE RECOGE LAS
OSCILACIONES PERIÓDICAS DE AMPLITUD SUPERIOR A UN
AÑO. MOVIMIENTOS NORMALMENTE IRREGULARES ALREDEDOR
DE LA TENDENCIA, EN LAS QUE A DIFERENCIA DE LAS
VARIACIONES ESTACIONALES, TIENE UN PERÍODO Y AMPLITUD
VARIABLES, PUDIENDO CLASIFICARSE COMO CÍCLICOS,
CUASICÍCLICOS O RECURRENTES.

14. VARIACIÓN ALEATORIA O RUIDO, ACCIDENTAL, DE CARÁCTER
ERRÁTICO, TAMBIÉN DENOMINADA RESIDUO, NO MUESTRAN
NINGUNA REGULARIDAD (SALVO LAS REGULARIDADES
ESTADÍSTICAS), DEBIDOS A FENÓMENOS DE CARÁCTER
OCASIONAL COMO PUEDEN SER TORMENTAS, TERREMOTOS,
INUNDACIONES, HUELGAS, GUERRAS, AVANCES TECNOLÓGICOS,
ETCÉTERA.

15. VARIACIÓN TRANSITORIA, ACCIDENTAL, DE CARÁCTER
ERRÁTICO, DEBIDO A FENÓMENOS AISLADOS QUE PUEDEN
LLEGAR A MODIFICAR EL COMPORTAMIENTO DE LA SERIE
(TENDENCIA, ESTACIONALIDAD VARIACIONES CÍCLICAS Y
ALEATORIA).