Análisis de Series Temporales: Conceptos, Interpretación y Aplicaciones

Question 1

¿En qué situación sería el análisis de series temporales la técnica estadística más apropiada?

Accepted Answer

Predecir la demanda de un producto durante los siguientes meses

Answer

Comparar las ventas de dos productos diferentes a lo largo del tiempo

Answer

Identificar patrones en datos categóricos

Question 2

La prueba de Dickey-Fuller aumentada se utiliza para:

Accepted Answer

Verificar si una serie temporal es estacionaria

Answer

Calcular el error estándar de estimación

Answer

Determinar el número óptimo de observaciones rezagadas

Answer

Predecir valores futuros de una serie temporal

Question 3

¿Para qué sirve el criterio de Akaike (AIC)?

Accepted Answer

Seleccionar el modelo que equilibra mejor el ajuste y la complejidad

Answer

Estimar los parámetros de un modelo

Answer

Determinar si un modelo es estacionario

Question 4

¿Qué técnica se utiliza para pronosticar series temporales?

Accepted Answer

Alisado exponencial

Answer

Regresión lineal

Answer

Prueba t-Student

Answer

Análisis de varianza

Question 5

El error de pronóstico de un modelo de series temporales es:

Accepted Answer

La diferencia entre el valor observado y el pronosticado

Answer

El inverso del valor de R cuadrado

Answer

El coeficiente de correlación entre los valores observados y los pronosticados

Question 6

¿Qué diagrama ayuda a identificar patrones estacionales?

Accepted Answer

Gráfico de series de tiempo

Answer

Diagrama de dispersión

Answer

Histograma

Question 7

La transformada de Fourier sirve para:

Accepted Answer

Analizar la frecuencia de los componentes de una serie temporal

Answer

Eliminar el ruido de una serie temporal

Answer

Pronosticar valores futuros

Question 8

¿En qué sector económico se utiliza comúnmente el análisis de series temporales?

Accepted Answer

Finanzas y banca

Answer

Construcción

Answer

Educación

Answer

Salud

Question 9

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de series temporales?

Accepted Answer

Comprender y predecir el comportamiento de variables a lo largo del tiempo mediante la identificación de patrones y tendencias.

Answer

Identificar patrones aleatorios en los datos sin significado temporal

Answer

Estimar la media y la varianza de las variables

Question 10

En un modelo de series temporales ARIMA, ¿qué representa el término AR?

Accepted Answer

Proceso Autorregresivo, que modela la dependencia de una variable con sus valores pasados

Answer

Tendencia Estocástica, que captura la tendencia general de la serie

Answer

Proceso de Integración, que elimina las tendencias no estacionarias haciendo que la serie sea estacionaria

Answer

Proceso de Promedio Móvil, que promedia los valores pasados para reducir el ruido

Question 11

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es un requisito previo crucial para un análisis de series temporales exitoso?

Accepted Answer

Datos espaciados regularmente, ya que los intervalos de tiempo constantes permiten identificar patrones temporales

Answer

Una gran muestra de datos, aunque puede ser beneficiosa, no es un requisito previo esencial

Answer

La ausencia de valores atípicos, que pueden distorsionar los resultados pero pueden manejarse con técnicas de tratamiento de valores atípicos

Answer

Una distribución normal de los datos, que no es un requisito previo para todas las técnicas de análisis de series temporales

Question 12

Al evaluar la precisión de un pronóstico de series temporales, ¿qué medida de error es comúnmente utilizada?

Accepted Answer

Error Cuadrático Medio (MSE), que mide la diferencia promedio entre los valores pronosticados y los valores reales

Answer

Valor p, que indica la significación estadística del pronóstico, pero no su precisión

Answer

Coeficiente de Correlación, que mide la relación lineal entre los valores pronosticados y los valores reales

Answer

Desviación Estándar, que mide la dispersión de los valores pronosticados alrededor del valor medio, pero no su precisión en comparación con los valores reales

Question 13

En un modelo de series temporales SARIMA, ¿qué representa el término S?

Accepted Answer

Estacionalidad, que modela patrones que se repiten a intervalos regulares, como estacionalidad diaria, semanal o anual

Answer

Ciclo, que modela patrones repetitivos pero no estacionales

Answer

Ruido Aleatorio, que captura los componentes impredecibles de la serie

Answer

Tendencia, que captura la dirección general de la serie

Question 14

¿Cuál de las siguientes técnicas se puede utilizar para identificar tendencias y patrones en una serie temporal?

Accepted Answer

Descomposición, que divide la serie en componentes como la tendencia, la estacionalidad y el ruido aleatorio

Answer

Regresión Lineal, que se utiliza para modelar relaciones entre variables independientes y dependientes, no para identificar patrones temporales

Answer

Análisis de Fourier, que se utiliza para analizar series temporales en el dominio de la frecuencia

Answer

Análisis de Componentes Principales, que se utiliza principalmente para reducir la dimensionalidad de los datos

Question 15

Al realizar un análisis de series temporales univariado, ¿qué suposición es particularmente importante?

Accepted Answer

Estacionariedad, que implica que las propiedades estadísticas de la serie, como la media y la varianza, no cambian con el tiempo

Answer

Normalidad, que no es un requisito previo para todos los análisis de series temporales

Answer

Independencia, que se refiere a la ausencia de correlación entre los valores de la serie, pero no es esencial para todos los tipos de análisis

Answer

Linealidad, que no es un requisito previo para los modelos de series temporales no lineales

Question 16

En el ámbito de la investigación empresarial, ¿cuál es una aplicación común del análisis de series temporales?

Accepted Answer

Pronóstico de ventas, que utiliza modelos de series temporales para predecir las ventas futuras basadas en patrones históricos

Answer

Predicción de terremotos, que utiliza técnicas sismológicas especializadas, no técnicas de análisis de series temporales

Answer

Diagnóstico médico, que utiliza técnicas de procesamiento de señales, pero no es un área de aplicación principal del análisis de series temporales

Answer

Control de tráfico, que utiliza técnicas de series temporales para optimizar el flujo de tráfico, pero no es un área de aplicación principal

Question 17

La Función de Autocorrelación Parcial (PACF) es útil para:

Accepted Answer

Identificar el orden de los términos autorregresivos (AR) en un modelo de series temporales, mostrando las correlaciones entre los valores actuales y los valores pasados a diferentes rezagos

Answer

Predecir valores futuros, que es el objetivo del pronóstico, no de la PACF

Answer

Eliminar el sesgo de estacionalidad, que se maneja mediante técnicas de desestacionalización

Question 18

Una serie temporal muestra un patrón que se repite cada 12 meses. ¿Qué tipo de estacionalidad es?

Accepted Answer

Estacionalidad anual, ya que el patrón se repite cada año

Answer

Estacionalidad trimestral, que se repetiría cada 3 meses

Answer

Estacionalidad semianual, que se repetiría cada 6 meses

Question 19

La prueba de Dickey-Fuller aumentada (ADF) es una prueba que se utiliza para:

Accepted Answer

Probar la presencia de una raíz unitaria en una serie temporal

Answer

Estimar los parámetros de un modelo de series temporales

Answer

Detectar cambios estructurales en una serie temporal

Question 20

El modelo GARCH es adecuado para series temporales que:

Accepted Answer

Exhiben heteroscedasticidad condicional

Answer

Son lineales y estacionarias

Answer

Tienen una componente de tendencia fuerte

Answer

Siguen una distribución normal

Question 21

El criterio de información de Akaike (AIC) se utiliza para:

Accepted Answer

Seleccionar el mejor modelo de series temporales entre un conjunto de candidatos

Answer

Probar la significancia estadística de los parámetros del modelo

Answer

Estimar la varianza del error del modelo

Question 22

Una empresa desea predecir las ventas mensuales de sus productos durante el próximo año. ¿Qué tipo de análisis de series temporales sería el más apropiado para este propósito?

Accepted Answer

Análisis de series temporales univariante

Answer

Análisis de regresión múltiple

Answer

Análisis de correlación simple

Answer

Análisis de series temporales multivariante

Question 23

Un componente de una serie temporal que se repite en intervalos regulares de tiempo, como el aumento de las ventas durante las vacaciones, se denomina:

Accepted Answer

Componente estacional

Answer

Componente cíclico

Answer

Componente aleatorio

Answer

Componente de tendencia

Question 24

El método de suavizado exponencial doble es apropiado para:

Accepted Answer

Predecir valores futuros de una serie temporal con tendencia y estacionalidad

Answer

Eliminar la estacionalidad de una serie temporal

Answer

Predecir valores futuros de una serie temporal sin tendencia ni estacionalidad

Question 25

En el análisis de series temporales, la función de autocorrelación (ACF) mide:

Accepted Answer

La correlación entre los valores de la serie temporal en diferentes puntos temporales

Answer

La varianza de la serie temporal

Answer

La media de la serie temporal

Question 26

El modelo ARIMA (Autoregresivo Integrado de Media Móvil) es un modelo que:

Accepted Answer

Se utiliza para modelar series temporales estacionarias

Answer

Puede identificar cambios estructurales en una serie temporal

Answer

Es adecuado para series temporales con tendencia

Question 27

Un modelo de regresión que incluye valores pasados de la variable dependiente como variables predictoras se conoce como:

Accepted Answer

Modelo autorregresivo

Answer

Modelo de regresión logística

Answer

Modelo de regresión lineal simple

Answer

Modelo de regresión múltiple

Question 28

En el análisis de series temporales, la descomposición de una serie temporal se refiere a:

Accepted Answer

Separar la serie temporal en sus componentes: tendencia, estacionalidad, cíclico y aleatorio

Answer

Ajustar un modelo a la serie temporal

Answer

Eliminar los valores atípicos de la serie temporal

Question 29

Un valor atípico en una serie temporal puede ser causado por:

Accepted Answer

Eventos especiales, errores de medición o variaciones aleatorias

Answer

La estacionalidad de la serie temporal

Answer

La tendencia de la serie temporal

Question 30

El análisis de series temporales se puede aplicar en la investigación empresarial para:

Accepted Answer

Predecir la demanda de productos, analizar la evolución de los precios o evaluar la efectividad de las estrategias de marketing

Answer

Determinar la rentabilidad de una inversión