ejercicio 1 - PWPamplona

INTRODUCCION
Los datos han sido obtenidos de la página del INE en la dirección Web:
http://www.ine.es.
En el apartado INE base, de la encuesta de población activa.
Cuyo objetivo es obtener datos de la fuerza de trabajo y de sus diversas categorías
(ocupados, parados), así como de la población ajena al mercado laboral (inactivos)
Los datos se refieren a los ocupados desde el III trimestre de 1976 al IV trimestre de
1995.
Definiendo ocupados: como la suma de las personas con trabajo por cuenta ajena, junto
con las personas con trabajo por cuenta propia.
Esta serie de datos es cíclica.
Utilizaremos herramientas SPSS para descomponer la serie en su parte estacional y no
estacional.
1
DESARROLLO
Lo primero que debemos de tener en cuenta es que los datos son de carácter trimestral
dándole mediante la opciones “datos / definir fechas “ las fechas referenciadas
anteriormente.
Realizamos un gráfico de secuencias:
13500,00
13000,00
Ocupados
12500,00
12000,00
11500,00
11000,00
10500,00
Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2
1976 1977 1978 1978 1979 1980 1981 1981 1982 1983 1984 1984 1985 1986 1987 1987 1988 1989 1990 1990 1991 1992 1993 1993 1994 1995
Número secuencial
Vemos que la serie no es estacionaria pues presenta irregularidades tanto en la tendencia
como en la varianza. Aunque en su conjunto no presenta una tendencia creciente ni
decreciente.
Lo siguiente que vamos a analizar autocorrelogramas tanto simple como parcial
(gráficos / series temporales / autocorrelaciones):
2
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
Correlograma simple: aunque presenta un decrecimiento este no es rápido
(exponencial) sino mas bien lento (lineal con poca pendiente).
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF parcial
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
3
En el correlograma parcial: vemos que cada cuatro retardos, la serie presenta un pico. Y
además es ondulatorio, lo que no confirma en la idea de serie cíclica.
Por lo tanto concluimos que la serie no es estacionaria.
Vamos a diferenciarla una vez Gráficos/ series temportales / autocorrelación / (primera
diferencia):
Ocupados
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
0,5
ACF parcial
ACF
0,5
0,0
-0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
Los gráficos siguen sin ser satisfactorios (no existen decrecimientos exponenciales u
ondulatorios), vamos a intentar otra transformación añadiéndole a la primera diferencia
la transformación logarítmica.
Gráficos/ series temportales / autocorrelación / (primera diferencia, logarítmos):
Ocupados
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
0,5
ACF
ACF
0,5
0,0
0,0
-0,5
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
Los gráficos siguen sin ser satisfactorios, vamos a intentar otra transformación con una
segunda diferencia y la transformación logarítmica.
4
Gráficos/ series temportales / autocorrelación / (2 diferencias, logarítmos):
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF parcial
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
5
Correlograma simple: observamos como cada dos periodos los coeficientes son
significativamente distintos de cero (además los signos de los coeficientes siguen la
pauta negativo - positivo). Con esto pensamos que la serie es cíclica.
Vamos a realizar una nueva transformación pero de otro tipo; sabemos que dicha
transformación va a incluir las dos diferencias y la logarítmica (para que la serie sea
estacionaria ) y diferencias estaciónales (por los ciclos).
Gráficos/ series temporales / autocorrelación / (2 diferencias, logaritmos, ciclos 2):
Usamos la diferencia cíclica orden dos por que los ciclos aparecen cada dos periodos.
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
6
Ocupados
Coeficiente
Límite de confianza
superior
Límite de confianza
inferior
1,0
ACF parcial
0,5
0,0
-0,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Núm. de retardos
Pese a encontrarnos con algún valor significativo en el gráfico de correlación simple y
reproducirse en el parcial podemos pensar en una tendencia decreciente.
7