Calculadora
Descomposición de una serie
Tendencia, estación e irregular por separado, y la serie sin el calendario: lo que hace falta para saber si un mes fue bueno o solo fue enero.
Pernoctaciones mensuales en hoteles y parahoteles, total país (EOH, INDEC), antes de la pandemia. Es la serie de las fichas de componentes y de desestacionalización; los valores de 2019 son los publicados y el resto se reconstruyó de la figura del sitio, con un error menor que 0,05 %.
El nivel anual casi no se mueve (del más bajo al más alto, 23 %): los dos modelos van a dar casi lo mismo y la elección no importa.
Enero está 60,0 % por encima de la tendencia y junio 34,7 % por debajo: una razón de 2,45 entre el mejor y el peor.
El irregular tiene media 1,000 y desvío 0,048: la descomposición deja sin explicar alrededor de un 4,8 % del nivel, período a período.
La serie, su tendencia y la desestacionalizada
En gris, la serie original; en color, la desestacionalizada; en negro, la tendencia-ciclo (media móvil centrada de 2 × 12), que no existe en el medio año de cada punta.
Los índices estacionales
| ene | 1,600 | |
| feb | 1,369 | |
| mar | 1,026 | |
| abr | 0,839 | |
| may | 0,702 | |
| jun | 0,653 | |
| jul | 1,097 | |
| ago | 0,905 | |
| sep | 0,926 | |
| oct | 0,976 | |
| nov | 0,968 | |
| dic | 0,940 |
Promedian exactamente 1: se normalizan para que desestacionalizar no cambie el nivel de la serie.
El último año, período a período
| Período | Original | Desest. | Var. orig. | Var. desest. |
|---|---|---|---|---|
| 2019-01 | 5.957.152 | 3.723.435 | 58,6 % | -6,8 % |
| 2019-02 | 5.188.012 | 3.790.316 | -12,9 % | 1,8 % |
| 2019-03 | 4.198.456 | 4.092.226 | -19,1 % | 8,0 % |
| 2019-04 | 3.421.900 | 4.077.969 | -18,5 % | -0,3 % |
| 2019-05 | 2.945.771 | 4.194.793 | -13,9 % | 2,9 % |
| 2019-06 | 2.980.803 | 4.566.958 | 1,2 % | 8,9 % |
| 2019-07 | 4.849.228 | 4.422.403 | 62,7 % | -3,2 % |
| 2019-08 | 3.818.668 | 4.221.422 | -21,3 % | -4,5 % |
| 2019-09 | 3.801.475 | 4.104.108 | -0,5 % | -2,8 % |
| 2019-10 | 3.965.645 | 4.064.627 | 4,3 % | -1,0 % |
| 2019-11 | 4.058.257 | 4.191.693 | 2,3 % | 3,1 % |
| 2019-12 | 3.969.686 | 4.222.423 | -2,2 % | 0,7 % |
En 7 de los 12 períodos la variación desestacionalizada tiene el signo contrario a la original: lo que parecía una suba o una baja era el calendario.
El irregular
Lo que queda cuando se saca la tendencia y la estación. Si el modelo es bueno, oscila sin patrón alrededor de 1; los picos son hechos puntuales —una pandemia, un fin de semana largo movido, un Niño— y son justamente lo que la desestacionalizada deja ver.
Cómo se cargan los datos
Un período y un valor por fila, copiados de una planilla. La calculadora reconoce meses («2019-01», «ene 2019») y trimestres («2019 T1», «1T 2019»), y si faltan las etiquetas pide cuántos períodos tiene un año. La serie tiene que estar completa: la media móvil supone pasos iguales, y un mes faltante en el medio la rompe.
El método
Es el clásico de las fichas. La tendencia-ciclo es una media móvil centrada de un año. El cociente (o la diferencia) entre la serie y esa tendencia deja la estación más el irregular; resumido por mes, queda el índice estacional, que se normaliza para promediar 1 (o sumar 0). Con la media el resultado coincide exactamente con seasonal_decompose de statsmodels; con la mediana, que es lo que usa el sitio para las pernoctaciones, un año raro no arrastra el índice.
Aditivo o multiplicativo
Si la amplitud de la estación crece con el nivel de la serie, el modelo es multiplicativo; si se mantiene constante, aditivo. El criterio necesita que el nivel se mueva: en las pernoctaciones de 2007 a 2019 la correlación entre el nivel de cada año y su amplitud es −0,21, que no dice nada, porque el nivel casi no cambió. Con una serie así los dos modelos dan casi lo mismo. La calculadora lo avisa, pero la decisión es de quien mira el gráfico.
Lo que no hace
No es X-13ARIMA-SEATS ni TRAMO-SEATS, los métodos que usan los institutos de estadística: no corrige por días hábiles ni por feriados móviles, no detecta atípicos antes de estimar ni extiende la serie para tener tendencia en las puntas. Para entender la descomposición y para una tesis alcanza; para publicar una serie oficial, no.