Preguntas sobre Series Temporales

¿Qué es una serie temporal?

• Un conjunto de datos aleatorios sin orden específico

• Una secuencia de valores numéricos ordenados en el tiempo de una o más variables

• Una tabla de datos estáticos

• Un gráfico de barras

¿Cuáles son los tres componentes básicos en los que se pueden dividir las series temporales?

• Media, varianza y correlación

• Tendencia, estacionalidad y ciclos

• Máximo, mínimo y promedio

• Inicio, desarrollo y final

¿Qué significa que un proceso estocástico sea estacionario?

• Que sus valores aumentan constantemente

• Que no tiene variaciones

• Que sus propiedades estadísticas no cambian con el tiempo

• Que siempre es igual a cero

En un proceso no estacionario, ¿qué características cambian con el tiempo?

• Solo la tendencia

• La media, la varianza y la estructura de dependencia

• Únicamente los valores máximos

• Solo la correlación

¿Cuál es un ejemplo típico de proceso no estacionario?

• La temperatura constante de una habitación

• El PIB de un país que tiende a crecer

• El número de días en un mes

• Una moneda al aire

¿Qué operador se utiliza principalmente para hacer estacionaria una serie con tendencia?

• Operador logarítmico

• Operador de diferencia

• Operador exponencial

• Operador de raíz cuadrada

¿Para qué se utiliza principalmente el operador logarítmico en series temporales?

• Para eliminar la tendencia

• Para aumentar la correlación

• Para estabilizar la varianza cuando crece con el tiempo

• Para eliminar valores atípicos

¿Qué test se utiliza para verificar si una serie temporal es estacionaria?

• Test de correlación

• Test de normalidad

• Test de Dickey-Fuller (ADF)

• Test de independencia

¿Qué mide el coeficiente de autocorrelación?

• La varianza de la serie

• La relación lineal entre un valor de la serie y un valor pasado

• La tendencia de la serie

• La media de la serie

¿Qué mide la autocorrelación de orden k?

• La asociación entre valores consecutivos

• La asociación lineal entre variables aleatorias separadas por k períodos

• La varianza en el período k

• La media móvil de k períodos