Tarea 11: Series de tiempo
Universidad de San Carlos de Guatemala
Facultad de Ciencias Económicas
Escuela de Estudios de Postgrados
Estadística Aplicada a las finanzas “A”
Ciclo Propedéutico 2025
Elvis Ronaldo Galicia Miranda
Carné: 201114602
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Análisis de Series de Tiempo: Pronóstico de la Tasa de Cambio del Quetzal frente al Dólar, Cheat Sheet of Time and Motion Studies
Un análisis de series de tiempo para pronosticar la tasa de cambio del quetzal frente al dólar utilizando diferentes métodos, incluyendo regresión lineal, promedio móvil simple y un modelo que incorpora factores cíclicos y estacionales. Se evalúa la precisión de cada método utilizando la desviación cuadrada media (msd) y se concluye que el modelo que combina la regresión lineal con factores cíclicos y estacionales ofrece el mejor ajuste a los datos.
Typology: Cheat Sheet
2024/2025
1 / 6
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Tarea 11: Series de tiempo
Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ciencias Económicas Escuela de Estudios de Postgrados Estadística Aplicada a las finanzas “A” Ciclo Propedéutico 2025
Elvis Ronaldo Galicia Miranda Carné: 201114602
Caso
Para el análisis, se toman los datos de la tasa de cambio respecto al dólar, desde el 01 de enero de 2021 al 01 de abril de 2025, calculando el dato promedio mensual en este período de tiempo. Fuente: https://www.banguat.gob.gt/tipo_cambio/
Comparación
pronósticos
Se realizan pronósticos utilizando promedio móvil simple (considerando 12 meses anteriores) y el pronostico basado en el análisis de la regresión lineal.
Considerando factores cíclicos y estacionales se genera un pronóstico nuevo (basado en regresión lineal y estos factores) así como pronósticos estacionales, cíclicos y un promedio móvil (considerando 3 meses anteriores)
Desviación cuadrada media (MSD)
Se realiza un análisis de la desviación cuadrada media, considerando los diferentes métodos de pronósticos en la serie de tiempo, para determinar que método tiene mejor ajuste y mayor precisión para este caso.
Se determina que el método de pronóstico con base a la regresión lineal y considerando factores cíclicos y estacionales tiene mejor ajuste a la serie de datos.