Objetivo

Explorar métodos avanzados de suavización y modelado ARIMA en series de tiempo para predecir comportamientos económicos y tomar decisiones informadas.

Descripción

Este tema se enfoca en el análisis de series de tiempo utilizando Python, específicamente en técnicas de suavización y modelos ARIMA para entender y pronosticar tendencias económicas. Se abordará cómo las fluctuaciones diarias en los precios pueden ser suavizadas para una mejor interpretación y cómo los patrones ocultos en los datos históricos pueden prever futuras dinámicas del mercado. Este conocimiento es crucial para la toma de decisiones estratégicas en el ámbito financiero.

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Modelado de series de tiempo (segunda parte)

El siguiente enlace es externo a la Universidad Tecmilenio, al acceder a este considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre modelo de series de tiempo, revisa el siguiente video:

• sergio correa. (2021, 4 de abril). 2- Forecast | Suavización Exponencial | Python [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=0GJGVOepZ24

Objetivo

Analizar la serie de tiempo del tipo de cambio de una divisa internacional frente al dólar a tu elección usando Python, para identificar patrones y hacer predicciones futuras que apoyen la toma de decisiones financieras.

Instrucciones

1. Configuración inicial: Instala y carga las librerías necesarias en Python (Pandas, Matplotlib, Statsmodels).
2. Carga de datos: Importa el conjunto de precios históricos del tipo de cambio seleccionado para un periodo de 36 meses en frecuencia diaria, utilizando la librería yfinance y creando un DataFrame con los datos.
3. Visualización de la serie de tiempo: Genera un gráfico inicial de la serie de tiempo para observar el comportamiento diario y tendencia del tipo de cambio.
4. Suavización de la serie: Aplica técnicas de suavización como el promedio móvil simple y la suavización exponencial para identificar tendencias a corto plazo.
5. Análisis de estacionalidad: Verifica la estacionalidad de la serie utilizando la función de autocorrelación y autocorrelación parcial.
6. Construcción del modelo ARIMA: Desarrolla un modelo ARIMA ajustando los parámetros p, d, q basados en el análisis previo y verifica la estacionalidad.
7. Validación del modelo: Evalúa el modelo ARIMA con la prueba Augmented Dickey-Fuller para confirmar que la serie es estacionaria.
8. Pronóstico futuro: Usa el modelo ARIMA desarrollado para hacer un pronóstico de los valores futuros del tipo de cambio para los próximos 20 días.
9. Visualización del pronóstico: Grafica los resultados del pronóstico junto con la serie de tiempo original para comparar los resultados.
10. Interpretación de resultados: Analiza los resultados del modelo y discute cómo pueden influir en las decisiones financieras.

Checklist

• Se instala y carga correctamente todas las librerías necesarias.
• Se importa correctamente los datos del tipo de cambio seleccionado.
• Se genera gráficos de la serie de tiempo que reflejan claramente las tendencias y fluctuaciones.
• Se aplica correctamente técnicas de suavización para analizar tendencias a corto plazo.
• Se realiza el análisis de estacionalidad y autocorrelación para verificar patrones en la serie.
• Se construye un modelo ARIMA y se ajustan los parámetros p, d, q basándose en el análisis de estacionalidad.
• Se valida la estacionalidad del modelo con la prueba Augmented Dickey-Fuller.
• Se realiza un pronóstico de los valores futuros y se grafica correctamente.
• Se interpreta los resultados del modelo y su posible impacto en las decisiones financieras.