Guia del modelo clásico de predicciones con SPSS
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UNAM-FES AragónCarrera de Economía
Laboratorio de Economía Aplicada VIAlumno: Olvera León, José Jerónimo
Prof. Román Moreno Soto
Guía de estudio para el examen parcial deLaboratorio de Economía Aplicada VI
En la serie llamada CONSUMO.sav se realiza una expansión a la variable CASO hasta el
número 81, se definen las fechas partiendo de Agosto del 2010.
La estimación curvilínea nos arroja que el modelo que mejor ajusta puede ser el cuadrado o
el cubico, escogí el cubico y genere la variable FIT.
Cuadro 1.1 Estimación curvilínea
Fuente: Elaboración propia
Grafica 1.1 Modelos de Estimación Curvilínea
Fuente:ElaboraciónPropia
Posteriormente se calculo la variable Error, restando de la variable CONSUMO la variable FIT y con esta variable se pudieron calcular los componentes al comparar medias.
Cuadro 1.2 Componentes
Fuente: Elaboración Propia
Con los componentes fue posible generar dos tipos de predicciones, una realizada por método multiplicativo y otra por método aditivo. Los resultados obtenidos fueron los siguientes:
Grafica1.2 Método Aditivo y Multiplicativo
Fuente:ElaboraciónPropia
La grafica demostró que el método multiplicativo debía de ser descartado por arrojar una predicción muy lejana del comportamiento de nuestra variable, de manera que nos quedamos con el aditivo.
Grafica 1.3 Método aditivo
Fuente: Elaboración Propia
Para el procedimiento de suavizado exponencial simple se generaron 4 variables en descomposición estacional y posteriormente se creo el modelo, obteniendo ya con esto la mejor estimación con el modelo clásico y la estimación del suavizado exponencial.Grafica 1.4 Suavizado Exponencial
Fuente:Elaboración
Propia