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SERIE DE TIEMPO

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1. 1. ESTADISTICAS II DESCOMPOSICIÓN DE LA SERIE DE TIEMPO DE UN BIEN “IMPORTACION DE MATERIALES DE CONSTRUCCION” PERIODOS (2002-2016) POR TRIMESTRE ESTUDIANTE: Fátima Suplewiche Ferrín DOCENTE: Econ. José Miguel Sernaqué Armijos, MSc. 5to SEMESTRE 2017
2. 2. CONTENIDO INTRODUCCION............................................................................................................ 3 CONCEPTOS BASICOS DE SERIES DE TIEMPO ...................................................... 4 SERIES EN EL TIEMPO ............................................................................................. 4 Ejemplos de series de tiempo:.................................................................................. 4 GRAFICOS DE SERIES EN EL TIEMPO .................................................................. 4 MOVIMIENTOS CARACTERISTICOS DE SERIES EN EL TIEMPO .................... 5 COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO....................................................... 5 ANALISIS DE SERIES EN EL TIEMPO ....................................................................... 8 MODELOS DE DESCOMPOSICION DE SERIES DE TIEMPO.................................. 9 EL MODELO ADITIVO .............................................................................................. 9 EL MODELO MULTIPLICATIVO............................................................................. 9 DESCOMPOSICION DE UNA SERIE DE TIEMPO ................................................... 10 ESTIMACION DE LA TENDENCIA ....................................................................... 10 1. Método de los mínimos cuadrados .................................................................. 10 2. Método a mano: ............................................................................................... 10 3. Método del promedio móvil............................................................................. 10 4. Método de semipromedios:.............................................................................. 10 ELIMINACION DE TENDENCIA ............................................................................... 10 ESTIMACION DE LA VARIACIONES ESTACIONALES ........................................ 10 1.- método del porcentaje medio:............................................................................ 10 2.- método del porcentaje de tendencia:.................................................................. 10 3.-metodo del promedio móvil en porcentaje:......................................................... 10 4.- método de la relación de enlace:........................................................................ 11 ESTIMACION DE LAS VARIABLES CICLICAS ...................................................... 11 ESTIMACION DE LAS VARIABLES IRREGULARES............................................. 11 PASOS FUNDAMENTALES PARA EL ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO .... 11 DESCOMPOSICIÓN DE LA SERIE DE TIEMPO:..................................................... 11 PRODUCTO:.............................................................................................................. 11 JUSTIFICACION DEL PRODUCTO:....................................................................... 11 GRAFICA DE LA EVOLUCIÓN EN LAS IMPORTACIONES DE MATERIALES DE CONSTRUCCION:.............................................................................................. 14 TECNICAS DE ESTIMACION:................................................................................ 19 INTERPRETACION DE LOS RESULTADOS: ....................................................... 28 PREDICION PARA LOS PERIODOS EN TRIMESTRES DEL AÑO 2020 ........... 29 ANEXO:...................................................................................................................... 30 Bibliografía ..................................................................................................................... 33
3. 3. INTRODUCCION Es un hecho incuestionable que las condiciones económicas y de los negocios ya sean de nivel familiar, de empresas o de gobierno, varían con el tiempo y por lo tanto es necesario hacer planes para el futuro si se quisiere progresar. La familia respecto a los ingresos y los gastos para administrar bien sus finanzas , las empresas para poder hacer frente a las variaciones de demanda de sus productos así como para la producción la financiación , el personal , el mercado y las fases de administración. El gobierno también tiene que plantearse para el futuro, los servicios que se necesitan para promover el ingreso económico. Un método que pueden utilizar los encargados de tomar las decisiones como ayuda para controlar las operaciones actuales y en planeación a las futuras necesidades, mediante pronósticos y acontecimientos probables en inversión , venta y materias primas, mano de obra etc. Consiste en el análisis de la serie de tiempo, como es de esperarse la previsión se hace con base a lo ocurrido en el pasado y estamos frente a nuevo tipo de inferencia estadística que se hace acerca de del futuro de alguna variable o compuesto de variable con base en sucesos pasados. Una serie de tiempo es una sucesión de observaciones de un fenómeno que es variable con el pasar del tiempo. El término se aplica, por ejemplo: indicadores económicos tales como el producto nacional bruto, índice de productos o las ventas de los diferentes artículos. No obstante las series de tiempo no solo se limitan al área de economía también se aplican para instituciones de enseñanza, La población de un país o de una región.
6. 6. 2.-VARIACION O EFECTO CICLICO Estos se caracterizan por movimientos recurrentes ascendentes y descendentes que son distintos de los efectos estacionales por cuanto se extienden por periodos de tiempos más largos, por lo general de 2 o más años. Se atribuyen a factores variables y se ha hecho un gran esfuerzo para identificar y evaluar estos factores. En consecuencia se han propuesto muchas teorías para explicar las fluctuaciones cíclicas, pero pocas de las tales teorías han recibido aceptación universal, en general son de naturaleza económica y reflejan el estado de las actividades comerciales de tiempo en tiempo. En general hay cuatro fases de un ciclo económico, la vuelta hacia abajo o prosperidad viene seguida de un periodo de contracción que lleva a una recesión o depresión, a la cual sigue luego la recuperación o expansión que finalmente lleva a un periodo de prosperidad. Un ciclo se mide ya sea de vuelta hacia abajo o bien vuelta hacia arriba. La diferencia fundamental entre efectos cíclicos y estacionales puede radicar en que estos pueden predecirse y ocurren en un intervalo de tiempo fijo de última ocurrencia, mientras que los efectos cíclicos son completamente impredecibles. Se refiere a las oscilaciones a largo término en torno a una recta o curva de tendencia. Estos ciclos pueden ser periódicos o no, es decir pueden seguir el esquema o no en los intervalos de tiempo. Ejemplo: en actividades financieras, los movimientos se consideran cíclicos solo si son recurrentes en un periodo de tiempo de al menos un años, este importante movimiento constituye el llamado ciclo económico, que lo representa los intervalos de prosperidad, recesión, depresión y recuperación.
8. 8. No obstante estos sucesos se pueden reconocer e identificar fácilmente y así se pueden eliminar de los datos cuando se trata de medir una tendencia a largo plazo, el efecto estacional y los efectos cíclicos. En cuanto a las variaciones aleatorias o al azar, a menudo son comparativamente poco importantes y se pueden considerar como parte de los efectos estacionales o cíclicos. El componente aleatorio representa los movimientos ascendentes y descendentes de la serie después de haber ajustado la tendencia a largo plazo, el efecto cíclico y efecto estacional. El objetivo del analista de series de tiempo es identificar aquellos componentes presentes para identificar sus causas y predecir futuros de la serie. Esto en su mayoría no resulta fácil distinguir entre sus componentes (SPIEGEL, 1992) (CHAO, julio 1993). ANALISIS DE SERIES EN EL TIEMPO El análisis de series en el tiempo consiste en describir matemáticamente en general, los movimientos de los componentes que están presentes. El grafico de una recta de tendencia a largo termino o secular, con su movimientos estacional, añadido en momento cíclico y si se añadiera el movimiento irregular que en la práctica aparecen con el tiempo. Ilustración de los componentes de la serie de tiempo Y = T * C* S* I El análisis de serie de tiempo requiere investigar los factores T, C, S, I, y se conoce a menudo como una descomposición de una serie de tiempo en movimientos básicos. Hay que hacer constar que algunos estadísticos prefieren en movimientos considerar Y=T+C+S+I
12. 12. muchas construcciones se vinieron abajo, después de un año podemos apreciar que la importación de materiales de construcción a aumentado más bien ha decrecido, presentado en los últimos años los índices más bajos. Tenemos varios efectos estacionales (como fuertes lluvias), cíclicos (como las salvaguardias) impuestos que afectan tanto al sector e irregulares (como el terremoto 16 de abril 2016) que analizar en este sector tan importante para el desarrollo del país ya que al reducir la importación de materiales de construcción significa que cada vez tenemos menos proyectos en el sector de la construcción. Las salvaguardias obligo a varias empresas a dejar de importar insumos en especial para acabados suntuarios, analizaremos paso a paso la demanda de país desde el años 2002 hasta el años 2016, información por trimestres. En el segundo trimestre del 2016 este sector ha presentado crisis por efectos de las salvaguardias, entre los artículos cuya compra disminuyó están grifería, cerámicas y porcelanato, incluidos aquellos provenientes de países de la Unión Europea (UE). Tuvimos el terremoto del 14 de abril del 2016, la reconstrucción de viviendas destruidas es un proceso de reactivación de economía. Según el Instituto Ecuatoriano del Cemento y el Hormigón (INECYC), dice que en el primer trimestre del año 2016 la comercialización de cemento (medida en toneladas métricas) también cayó 20% frente a igual período de 2015; según el BCE, en el primer trimestre de 2016 las importaciones de materiales de construcción (que ya habían registrado una caída de 58% a lo largo de 2015) se derrumbaron 44,7%, también medidas en volumen.
14. 14. GRÀFICA DE LA EVOLUCIÓN EN LAS IMPORTACIONES DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÒN: Podemos observar en la gráfica que la importación de materiales de construcción presenta decrecimientos en la línea de la tendencia, esto debido a que la demanda de materiales de construcción decrece por las lluvias siendo el fenómeno climático un efecto estacional. Muchas empresas de construcción disminuyen el ritmo de sus obras provocando la desaceleración en el sector, siempre se espera que esto mejore en los meses siguientes. El análisis que se realizó fue tomando información desde el año 2002 hasta el año 2016, este sector tiene una tendencia creciente, pese a que como podemos visualizar los resultados desde el primer trimestre del 2015 muestran en la gráfica claramente como decrecen drásticamente las importaciones en materiales de construcción. 0 50 100 150 200 250 300 350 2002-I 2002-II 2002-III 2002-IV 2003-I 2003-II 2003-II 2003-IV 2004-I 2004-II 2004-III 2004-IV 2005-I 2005-II 2005-III 2005-IV 2006-I 2006-II 2006-III 2006-IV 2007-I 2007-II 2007-III 2007-IV 2008-I 2008-II 2008-III 2008-IV 2009-I 2009-II 2009-III 2009-IV 2010-I 2010-II 2010-III 2010-IV 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III 2015-IV 2016-I 2016-II 2016-III 2016-IV IMPORTACIONMATERIALES CONSTRUCCION
15. 15. La tendencia secular o tendencia a largo plazo es el resultado de factores a largo plazo, como un término intuitivo en el tiempo, es la fuerza persistente a los cambios como crecimiento de la población y los cambios en ingresos. Observando la gráfica de la tendencia que muestra un crecimiento a largo plazo lo va midiendo con el pasar de los años, pese a los diferentes cambios permanece esta línea hacia arriba. 0.00% 50.00% 100.00% 150.00% 200.00% 250.00% 300.00% 2002-I 2002-II 2002-III 2002-IV 2003-I 2003-II 2003-II 2003-IV 2004-I 2004-II 2004-III 2004-IV 2005-I 2005-II 2005-III 2005-IV 2006-I 2006-II 2006-III 2006-IV 2007-I 2007-II 2007-III 2007-IV 2008-I 2008-II 2008-III 2008-IV 2009-I 2009-II 2009-III 2009-IV 2010-I 2010-II 2010-III 2010-IV 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III 2015-IV 2016-I 2016-II 2016-III 2016-IV PORCENTAJEDELA TENDENCIA
16. 16. Este movimiento ha sido recurrente durante varios años, teniendo en cuenta los factores que estos conllevan el precio de las materiales. Los múltiples proyectos de construcción tanto de empresas privadas como públicas, hogares son los que mueven la compra de insumos para la construcción, debido al impuesto adicional por salvaguardias, muchos productos han tenido que ser sustituidos con productos que se fabrican dentro de nuestro país, otros simplemente se han dejado de usar por su alto costo. Las salvaguardias a las importaciones de insumos de construcción han provocado este efecto cíclico desde el 2015. Los ciclos de la prosperidad, recesión, depresión y recuperación afecta la sociedad en su conjunto, provocando esta caídas. -100.00% -50.00% 0.00% 50.00% 100.00% 150.00% 200.00% 2002-I 2002-II 2002-III 2002-IV 2003-I 2003-II 2003-II 2003-IV 2004-I 2004-II 2004-III 2004-IV 2005-I 2005-II 2005-III 2005-IV 2006-I 2006-II 2006-III 2006-IV 2007-I 2007-II 2007-III 2007-IV 2008-I 2008-II 2008-III 2008-IV 2009-I 2009-II 2009-III 2009-IV 2010-I 2010-II 2010-III 2010-IV 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III 2015-IV 2016-I 2016-II 2016-III 2016-IV RESIDUO CICLICO RELATIVO -100%
17. 17. Apreciamos el movimiento ascendente y descendente respecto a la importación de materiales de construcción dentro del año y como se repiten anualmente, el consumo esta relacionado con las estaciones del año. Las importaciones ascienden mayormente en tercer trimestre del año y desciende en el primer trimestre del año. 0 20 40 60 80 100 120 140 2002-I 2002-II 2002-III 2002-IV 2003-I 2003-II 2003-II 2003-IV 2004-I 2004-II 2004-III 2004-IV 2005-I 2005-II 2005-III 2005-IV 2006-I 2006-II 2006-III 2006-IV 2007-I 2007-II 2007-III 2007-IV 2008-I 2008-II 2008-III 2008-IV 2009-I 2009-II 2009-III 2009-IV 2010-I 2010-II 2010-III 2010-IV 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III 2015-IV 2016-I 2016-II 2016-III 2016-IV Valor estacional especifico-% del valor real TRIMESTRE % DEL VALOR REAL RESPECTO AL PROMEDIO MOVIL
18. 18. Como podemos notar este efecto irregular se dio en el año 2016 por el terremoto (16-04-2016) -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 VARIACION O EFECTO CICLICO IRREGULAR TRIMESTRE
19. 19. TECNICAS DE ESTIMACION: 1.- Desestacionalizacion de la serie de tiempo: AÑO T RIMEST RE IMPORT ACION DE MAT ERIALES DE CONST RUCCION T OT AL MOVIL DE 4 T RIMESTRES PROMEDIO MOVIL DE 4 T RIMESTRES 2002 1 81,5 2 86,5 3 88,5 319,5 7 9,88 4 63 27 9 69,75 2003 1 41 239,8 59,95 2 47 ,3 192,3 48,08 3 41 166,1 41,53 4 36,8 172,8 43,20 2004 1 47 ,7 168,6 42,15 2 43,1 173,8 43,45 3 46,2 187,4 46,85 4 50,4 212,7 53,18 2005 1 7 3 235,7 58,93 2 66,1 258,4 64,60 3 68,9 269,5 67 ,38 4 61,5 277,1 69,28 2006 1 80,6 286,6 7 1,65 2 7 5,6 310,7 77,68 3 93 334,9 83,7 3 4 85,7 352,3 88,08 2007 1 98 37 1,3 92,83 2 94,6 369,1 92,28 3 90,8 369,3 92,33 4 85,9 364,4 91,10 2008 1 93,1 347 ,6 86,90 2 7 7 ,8 387 ,1 96,78 3 130,3 461,3 115,33 4 160,1 47 1,9 117,98 2009 1 103,7 532 133,00 2 137 ,9 537 134,25 3 135,3 502 125,50 4 125,1 534,1 133,53 2010 1 135,8 531,9 132,98 2 135,7 532,1 133,03 3 135,5 535,7 133,93 4 128,7 544,6 136,15
20. 20. 2011 1 144,7 547,8 136,95 2 138,9 653,6 163,40 3 241,3 777,2 194,30 4 252,3 843,7 210,93 2012 1 211,2 903,1 225,78 2 198,3 905,8 226,45 3 244 877,5 219,38 4 224 881,2 220,30 2013 1 214,9 937 ,8 234,45 2 254,9 922,4 230,60 3 228,6 928,4 232,10 4 230 930,9 232,73 2014 1 217 ,4 912,5 228,13 2 236,5 980,3 245,08 3 296,4 1028,6 257,15 4 27 8,3 998,1 249,53 2015 1 186,9 911,9 227 ,98 2 150,3 7 62,7 190,68 3 147 ,2 610,7 152,68 4 126,3 523,5 130,88 2016 1 99,7 448,9 112,23 2 7 5,7 403,5 100,88 3 101,8 37 9,8 94,95 4 102,6
21. 21. 2.-Encontramos el promedio móvil centrado y el porcentaje del valor real respecto al promedio móvil. AÑO T RIMESTRE IMPORT ACION DE MAT ERIALES DE CONST RUCCION PROMEDIO MOVIL DE 4 T RIMESTRES PROMEDIO MOVIL CENTRADO EN 4 TRIMESTRES % DEL VALOR REAL RESPECTO AL PROMEDIO MOVIL 2002 1 81,5 2 86,5 3 88,5 7 9,88 74,81 118,30 4 63 69,75 6 4,85 97,15 2003 1 41 59,95 5 4,01 75,91 2 47 ,3 48,08 4 4,80 1 05,58 3 41 41,53 4 2,36 9 6,78 4 36,8 43,20 4 2,68 86,23 2004 1 47 ,7 42,15 4 2,80 111,45 2 43,1 43,45 4 5,15 9 5,46 3 46,2 46,85 5 0,01 9 2,38 4 50,4 53,18 5 6,05 89,92 2005 1 7 3 58,93 6 1,76 118,19 2 66,1 64,60 6 5,99 1 00,17 3 68,9 67 ,38 6 8,33 1 00,84 4 61,5 69,28 7 0,46 87,28 2006 1 80,6 7 1,65 74,66 1 07,95 2 7 5,6 77,68 80,70 9 3,68 3 93 83,7 3 85,90 1 08,27 4 85,7 88,08 9 0,45 9 4,75 2007 1 98 92,83 9 2,55 1 05,89 2 94,6 92,28 9 2,30 1 02,49 3 90,8 92,33 9 1,71 9 9,01 4 85,9 91,10 89,00 9 6,52 2008 1 93,1 86,90 9 1,84 1 01,37 2 7 7 ,8 96,78 1 06,05 73,36 3 130,3 115,33 116,65 111,70 4 160,1 117,98 1 25,49 1 27,58 2009 1 103,7 133,00 133,63 77,61 2 137 ,9 134,25 1 29,88 1 06,18 3 135,3 125,50 1 29,51 1 04,47 4 125,1 133,53 133,25 9 3,88 2010 1 135,8 132,98 133,00 1 02,11 2 135,7 133,03 133,48 1 01,67 3 135,5 133,93 135,04 1 00,34 4 128,7 136,15 136,55 9 4,25 2011 1 144,7 136,95 150,18 9 6,35
22. 22. 2 138,9 163,40 178,85 77,66 3 241,3 194,30 2 02,61 119,09 4 252,3 210,93 2 18,35 115,55 2012 1 211,2 225,78 2 26,11 9 3,40 2 198,3 226,45 2 22,91 88,96 3 244 219,38 2 19,84 110,99 4 224 220,30 2 27,38 9 8,52 2013 1 214,9 234,45 2 32,53 9 2,42 2 254,9 230,60 2 31,35 110,18 3 228,6 232,10 2 32,41 9 8,36 4 230 232,73 2 30,43 9 9,82 2014 1 217 ,4 228,13 2 36,60 9 1,89 2 236,5 245,08 2 51,11 9 4,18 3 296,4 257,15 2 53,34 117,00 4 27 8,3 249,53 2 38,75 116,57 2015 1 186,9 227 ,98 2 09,33 89,29 2 150,3 190,68 171,68 87,55 3 147 ,2 152,68 1 41,78 1 03,83 4 126,3 130,88 1 21,55 1 03,91 2016 1 99,7 112,23 1 06,55 9 3,57 2 7 5,7 100,88 97,91 77,31 3 101,8 94,95 4 102,6
23. 23. ECUADOR IMPORTACION DE MATERIALES DE CONSTRUCCION (2002-2016) EN MILLONES DE DOLARES AÑO T RIMEST RE 1 T RIMEST RE 2 T RIMEST RE 3 T RIMEST RE 4 2002 - - 1 18,30 9 7,15 2003 75,91 1 05,58 9 6,78 86 ,23 2004 1 11,45 9 5,46 9 2,38 89 ,92 2005 1 18,19 1 00,17 1 00,84 87,28 2006 1 07,95 9 3,68 1 08,27 9 4,75 2007 1 05,89 1 02,49 9 9,01 9 6,52 2008 1 01,37 7 3,36 1 11,70 1 27,58 2009 77,61 1 06,18 1 04,47 9 3,88 2010 1 02,11 1 01,67 1 00,34 9 4,25 2011 9 6,35 77,66 1 19,09 1 15,55 2012 9 3,40 88,96 1 10,99 9 8,52 2013 9 2,42 1 10,18 9 8,36 9 9,82 2014 9 1,89 9 4,18 1 17,00 1 16,57 2015 89 ,29 87,55 1 03,83 1 03,91 2016 9 3,57 77,31 - - SUMA MODIFICADA 1.163,30 1.130,89 1.269,88 1.188,10 MEDIA MODIFICADA 581,65 565,45 634,94 594,05 INDICE ESTACIONAL DESAJUSTADO FACTOR DE AJUSTE 2376,09 0,168344 % INDICE ESTACIONAL 97,92 95,19 106,89 100,00 97,92% 95,19% 106,89% 100% 0,9792 0,9519 1,0689 1,0000 Con estos valores obtenidos desestacionalizaremos la serie de tiempo.
24. 24. AÑO TRIMESTRE IMPORTACION MATERIALES CONSTRUCCION INDICE ESTACIONAL VENTAS DESESTACIONALIZADAS X VALOR CENTRAL DE X SEMIPROMEDIO Y 2002 1 81,5 0,9792 83 ,2 3 1 7 8,6 2 2 86,5 0,9519 9 0,87 2 3 88,5 1 ,0689 82 ,80 3 4 63 1 ,0000 6 3 ,00 4 2003 1 41 0,9792 4 1 ,87 5 2 47 ,3 0,9519 4 9 ,6 9 6 3 41 1 ,0689 3 8,3 6 7 4 36,8 1 ,0000 3 6 ,80 8 2004 1 47 ,7 0,9792 4 8,7 1 9 2 43,1 0,9519 4 5 ,2 8 10 3 46,2 1 ,0689 4 3 ,2 2 11 4 50,4 1 ,0000 5 0,4 0 12 2005 1 7 3 0,9792 7 4 ,5 5 13 2 66,1 0,9519 6 9 ,4 4 14 3 68,9 1 ,0689 6 4 ,4 6 15 4 61,5 1 ,0000 6 1 ,5 0 16 1 5 ,5 0 2006 1 80,6 0,9792 82 ,3 1 17 2 7 5,6 0,9519 7 9 ,4 2 18 3 93 1 ,0689 87 ,01 19 4 85,7 1 ,0000 85 ,7 0 20 2007 1 98 0,9792 1 00,08 21 2 94,6 0,9519 9 9 ,3 8 22 3 90,8 1 ,0689 84 ,9 5 23 4 85,9 1 ,0000 85 ,9 0 24 2008 1 93,1 0,9792 9 5 ,08 25 2 7 7 ,8 0,9519 81 ,7 3 26 3 130,3 1 ,0689 1 2 1 ,9 0 27 4 160,1 1 ,0000 1 6 0,1 0 28 2009 1 103,7 0,9792 1 05 ,9 0 29 2 137 ,9 0,9519 1 4 4 ,87 30 3 135,3 1 ,0689 1 2 6 ,5 8 31 1 7 9 ,5 2 4 125,1 1 ,0000 1 2 5 ,1 0 32 2010 1 135,8 0,9792 1 3 8,6 8 33 2 135,7 0,9519 1 4 2 ,5 6 34 3 135,5 1 ,0689 1 2 6 ,7 7 35 4 128,7 1 ,0000 1 2 8,7 0 36 2011 1 144,7 0,9792 1 4 7 ,7 7 37 2 138,9 0,9519 1 4 5 ,9 2 38 3 241,3 1 ,0689 2 2 5 ,7 5 39 4 252,3 1 ,0000 2 5 2 ,3 0 40 2012 1 211,2 0,9792 2 1 5 ,6 9 41
25. 25. 2 198,3 0,9519 2 08,3 2 42 3 244 1 ,0689 2 2 8,2 7 43 4 224 1 ,0000 2 2 4 ,00 44 2013 1 214,9 0,9792 2 1 9 ,4 6 45 2 254,9 0,9519 2 6 7 ,7 8 46 4 5 ,5 0 3 228,6 1 ,0689 2 1 3 ,86 47 4 230 1 ,0000 2 3 0,00 48 2014 1 217 ,4 0,9792 2 2 2 ,02 49 2 236,5 0,9519 2 4 8,4 5 50 3 296,4 1 ,0689 2 7 7 ,2 9 51 4 27 8,3 1 ,0000 2 7 8,3 0 52 2015 1 186,9 0,9792 1 9 0,87 53 2 150,3 0,9519 1 5 7 ,89 54 3 147 ,2 1 ,0689 1 3 7 ,7 1 55 4 126,3 1 ,0000 1 2 6 ,3 0 56 2016 1 99,7 0,9792 1 01 ,82 57 2 7 5,7 0,9519 7 9 ,5 3 58 3 101,8 1 ,0689 9 5 ,2 4 59 4 102,6 1 ,0000 1 02 ,6 0 60 CALCULO DE LA RECT A DE LA T ENDENCIA CON LOS DOS SEMIPROMEDIOS Y=a+bx Y=a+bx 78,62 =a0+15,50ª1 179,52=a0+45,50ª1 a0-15,50ª1 = 78,62 a0-45,50ª1= 179,52 30ª1= 100,9 a1= 3,3633333 a= 78,62 -52,131666 a= 26,4883339 RECTA DE TENDENCIA Y=26,4883+3,36333X Encontramos la recta de tendencia, esta ecuación nos ayuda a predecir los siguientes periodos.
26. 26. X SUSTITUCION DE LA ECUACION DE LA RECTA VENTAS PRONOSTICADAS DESESTACIONALIZADAS PORCENTAJE DE LA TENDENCIA RESIDUO CICLICO RELATIVO -100% 1 Y=26,4 883 +3 ,3 6 3 3 3 (1 ) 2 9 ,85 2 7 8,82 % 1 7 8,82 % 2 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (2 ) 3 3 ,2 1 2 7 3 ,5 8% 1 7 3 ,5 8% 3 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (3 ) 3 6 ,5 8 2 2 6 ,3 5 % 1 2 6 ,3 5 % 4 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (4 ) 3 9 ,9 4 1 5 7 ,7 3 % 5 7 ,7 3 % 5 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (5 ) 4 3 ,3 0 9 6 ,6 9 % -3 ,3 1 % 6 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (6 ) 4 6 ,6 7 1 06 ,4 8% 6 ,4 8% 7 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (7 ) 5 0,03 7 6 ,6 7 % -2 3 ,3 3 % 8 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (8) 5 3 ,3 9 6 8,9 2 % -3 1 ,08% 9 Y=26,4883 +3 ,3 6 3 3 3 (9 ) 5 6 ,7 6 85 ,83 % -1 4 ,1 7 % 1 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 0) 6 0,1 2 7 5 ,3 1 % -2 4 ,6 9 % 1 1 Y=26,4883+3 ,3 6 3 3 3 (1 1 ) 6 3 ,4 8 6 8,08% -3 1 ,9 2 % 1 2 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 2 ) 6 6 ,85 7 5 ,4 0% -2 4 ,6 0% 1 3 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 3 ) 7 0,2 1 1 06 ,1 8% 6 ,1 8% 1 4 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 4 ) 7 3 ,5 7 9 4 ,3 8% -5 ,6 2 % 1 5 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 5 ) 7 6 ,9 4 83 ,7 8% -1 6 ,2 2 % 1 6 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 6 ) 80,3 0 7 6 ,5 9 % -2 3 ,4 1 % 1 7 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 7 ) 83 ,6 6 9 8,3 8% -1 ,6 2 % 1 8 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 8) 87 ,03 9 1 ,2 6 % -8,7 4 % 1 9 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (1 9 ) 9 0,3 9 9 6 ,2 5 % -3 ,7 5 % 2 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 0) 9 3 ,7 5 9 1 ,4 1 % -8,5 9 % 2 1 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 1 ) 9 7 ,1 2 1 03 ,05 % 3 ,05 % 2 2 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 2 ) 1 00,4 8 9 8,9 0% -1 ,1 0% 2 3 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 3 ) 1 03 ,84 81 ,80% -1 8,2 0% 2 4 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 4 ) 1 07 ,2 1 80,1 2 % -1 9 ,88% 2 5 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 5 ) 1 1 0,5 7 85 ,9 9 % -1 4 ,01 % 2 6 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 6 ) 1 1 3 ,9 3 7 1 ,7 4 % -2 8,2 6 % 2 7 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 7 ) 1 1 7 ,3 0 1 03 ,9 2 % 3 ,9 2 % 2 8 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 8) 1 2 0,6 6 1 3 2 ,6 9 % 3 2 ,6 9 % 2 9 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (2 9 ) 1 2 4 ,02 85 ,3 9 % -1 4 ,6 1 % 3 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 0) 1 2 7 ,3 9 1 1 3 ,7 2 % 1 3 ,7 2 % 3 1 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 1 ) 1 3 0,7 5 9 6 ,81 % -3 ,1 9 % 3 2 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 2 ) 1 3 4 ,1 1 9 3 ,2 8% -6 ,7 2 % 3 3 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 3 ) 1 3 7 ,4 8 1 00,88% 0,88% 3 4 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 4 ) 1 4 0,84 1 01 ,2 2 % 1 ,2 2 % 3 5 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 5 ) 1 4 4 ,2 0 87 ,9 1 % -1 2 ,09 % 3 6 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 6 ) 1 4 7 ,5 7 87 ,2 1 % -1 2 ,7 9 % 3 7 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 7 ) 1 5 0,9 3 9 7 ,9 1 % -2 ,09 % 3 8 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 8) 1 5 4 ,2 9 9 4 ,5 7 % -5 ,4 3 % 3 9 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (3 9 ) 1 5 7 ,6 6 1 4 3 ,1 9 % 4 3 ,1 9 % 4 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 0) 1 6 1 ,02 1 5 6 ,6 9 % 5 6 ,6 9 % 4 1 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 1 ) 1 6 4 ,3 8 1 3 1 ,2 1 % 3 1 ,2 1 % 4 2 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 2 ) 1 6 7 ,7 5 1 2 4 ,1 9 % 2 4 ,1 9 % 4 3 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 3 ) 1 7 1 ,1 1 1 3 3 ,4 1 % 3 3 ,4 1 % 4 4 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 4 ) 1 7 4 ,4 7 1 2 8,3 9 % 2 8,3 9 %
27. 27. 4 5 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 5 ) 1 7 7 ,84 1 2 3 ,4 1 % 2 3 ,4 1 % 4 6 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 6 ) 1 81 ,2 0 1 4 7 ,7 8% 4 7 ,7 8% 4 7 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 7 ) 1 84 ,5 6 1 1 5 ,88% 1 5 ,88% 4 8 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 8) 1 87 ,9 3 1 2 2 ,3 9 % 2 2 ,3 9 % 4 9 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (4 9 ) 1 9 1 ,2 9 1 1 6 ,06 % 1 6 ,06 % 5 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 0) 1 9 4 ,6 5 1 2 7 ,6 4 % 2 7 ,6 4 % 5 1 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 1 ) 1 9 8,02 1 4 0,04 % 4 0,04 % 5 2 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 2 ) 2 01 ,3 8 1 3 8,2 0% 3 8,2 0% 5 3 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 3 ) 2 04 ,7 4 9 3 ,2 2 % -6 ,7 8% 5 4 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 4 ) 2 08,1 1 7 5 ,87 % -2 4 ,1 3 % 5 5 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 5 ) 2 1 1 ,4 7 6 5 ,1 2 % -3 4 ,88% 5 6 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 6 ) 2 1 4 ,83 5 8,7 9 % -4 1 ,2 1 % 5 7 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 7 ) 2 1 8,2 0 4 6 ,6 6 % -5 3 ,3 4 % 5 8 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 8) 2 2 1 ,5 6 3 5 ,89 % -6 4 ,1 1 % 5 9 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (5 9 ) 2 2 4 ,9 2 4 2 ,3 4 % -5 7 ,6 6 % 6 0 Y=26,4883+3,3 6 3 3 3 (6 0) 2 2 8,2 9 4 4 ,9 4 % -5 5 ,06 %
28. 28. INTERPRETACION DE LOS RESULTADOS: Se halló el índice estacional para poder desestacionalizar la serie, encontrando los patrones de periodo repetitivo. Mediante el método matemático, en este caso el método del promedio móvil., extrayendo el componente estacional de la serie, se la ha suavizado de tal forma que muestre su comportamiento sin los picos que genera la estacionalidad. Proyectamos estos patrones para obtener una estimación para el futuro y para poder manejar la incertidumbre asociada a acontecimientos futuros. En el proceso primero se desestacionalizo la serie de tiempo, se halló el índice estacional y con esto se desnacionalizó la serie, para suavizar la serie se usó el método de promedio móvil hallando el total móvil de los 4 trimestres luego se dividió el resultado entre cuatro trimestres, se centró el valor encontrando el porcentaje del valor real respecto al promedio móvil. Pasos siguientes de encontrar el índice estacional, se logra sacar la media modificada, el factor de ajuste y el índice estacional. Con el índice estacional se desestacionaliza toda la serie, paso siguiente se encuentra la ecuación de ajuste, se desarrolla la tendencia y se encuentra la variación de la tendencia. Se puede afirmar que este sector, ha tenido todas las variantes que posee la serie de tiempo, efecto cíclico, estacional, irregular y una tendencia creciente. Encontramos la recta de la tendencia con la cual se puede hacer predicciones para los años siguientes. RECTA DE TENDENCIA Y=26,4883+3,36333X Con la ecuación de la tendencia, vemos que la pendiente es 3.363, es decir que en los últimos 60 trimestres las ventas desestacionalizadas aumentaron a razón 3.363 miles de dólares por trimestre. El valor 3.3633 corresponde a la intercepción en el eje y de la línea de la tendencia. Para calcular los pronósticos de 4 trimestres de los siguientes años, se estima dichos valores aplicando la ecuación de tendencia para finalmente ajustarlos estacionalmente, multiplicando con el índice respectivo del trimestre que se trate. La importancia del desarrollo y análisis de las series de tiempo fue desde interpretar los gráficos hasta las proyecciones a futuro, este estudio tiene un sinnúmero de aplicaciones y cálculos que ayudan a la compresión de las variables que afectan positiva y negativamente.
29. 29. PREDICION PARA LOS PERIODOS EN TRIMESTRES DEL AÑO 2020 RECTA DE TENDENCIA Y=26,4883+3,36333X Con base en las ventas anteriores, la estimación o pronóstico para los años 2017, 2018,2019 y 2020, es: En miles de dólares respectivamente: AÑO TRIMESTRE SUSTITUCION DELA ECUACION DELA RECTA VENTAS PRONOSTICADAS DESESTACIONALIZADAS INDICE ESTACIONAL PRONOSTICO DE IMPORTACION MATERIALES CONSTRUCCION 2017 1 Y=26,4883+3,36333(61) 2 3 1 ,6 5 0,9792 2 26,83 2 Y=26,4883+3,36333(62) 2 3 5 ,01 0,9519 2 23,71 3 Y=26,4883+3,36333(63) 2 3 8,3 8 1 ,0689 2 54,80 4 Y=26,4883+3,36333(64) 2 4 1 ,7 4 1 ,0000 2 41,74 2018 1 Y=26,4883+3,36333(65) 2 4 5 ,1 0 0,9792 2 40,00 2 Y=26,4883+3,36333(66) 2 4 8,4 7 0,9519 2 36,51 3 Y=26,4883+3,36333(67) 2 5 1 ,83 1 ,0689 2 69,18 4 Y=26,4883+3,36333(68) 2 5 5 ,1 9 1 ,0000 2 55,19 2019 1 Y=26,4883+3,36333(69) 2 5 8,5 6 0,9792 2 53,18 2 Y=26,4883+3,36333(70) 2 6 1 ,9 2 0,9519 2 49,32 3 Y=26,4883+3,36333(71) 2 6 5 ,2 8 1 ,0689 2 83,56 4 Y=26,4883+3,36333(72) 2 6 8,6 5 1 ,0000 2 68,65 2020 1 Y=26,4883+3,36333(73) 2 7 2 ,01 0,9792 2 66,35 2 Y=26,4883+3,36333(74) 2 7 5 ,3 7 0,9519 2 62,13 3 Y=26,4883+3,36333(75) 2 7 8,7 4 1 ,0689 2 97,94 4 Y=26,4883+3,36333(76) 2 82 ,1 0 1 ,0000 2 82,10
30. 30. ANEXO: 1. Datos de la serie ECUADOR IMPORTACION DE MATERIALES DE CONSTRUCCION (2002- 2016) EN MILLONES DE DOLARES AÑO TRIMESTRE 1 TRIMESTRE 2 TRIMESTRE 3 TRIMESTRE 4 2002 81,5 86,5 88,5 63,0 2003 41,0 47,3 41,0 36,8 2004 47,7 43,1 46,2 50,4 2005 73,0 66,1 68,9 61,5 2006 80,6 75,6 93,0 85,7 2007 98,0 94,6 90,8 85,9 2008 93,1 77,8 130,3 160,1 2009 103,7 137,9 135,3 125,1 2010 135,8 135,7 133,5 128,7 2011 144,7 138,9 241,3 252,3 2012 211,2 198,3 244,0 224,0 2013 214,9 254,9 228,6 230,0 2014 217,4 236,5 296,4 278,3 2015 186,9 150,3 147,2 126,3 2016 99,7 75,7 101,8 102,6
31. 31. FUENTE DE LOS DATOS: PAGINA DEL BANCO CENTRAL DEL ECUADOR 5. BIENES (1) Período: 2002 - 2017. IT Millones de dólares Tra nsa 2005-I 2005-II 2005-III 2005-IV 2006-I 2006-II 2006-III 2006-IV 2007-I 2007-II 2007-III 2007-IV Importaciones 2.218,3 2.390,6 2.375,0 2.725,5 2.562,5 2.774,6 3.048,6 3.022,1 2.902,2 2.981,6 3.329,8 3.833,6 M ercancías generales 2.212,6 2.384,9 2.369,3 2.719,8 2.556,8 2.768,9 3.042,9 3.016,4 2.896,5 2.975,9 3.324,1 3.827,9 M ercancías según la SENAE 2.180,1 2.354,0 2.339,9 2.691,9 2.528,4 2.741,9 3.017,2 2.992,0 2.870,9 2.949,6 3.297,0 3.800,0 Bienes de consumo 500,6 594,4 606,1 652,7 553,3 653,7 676,0 715,4 606,4 671,8 736,3 909,1 No duraderos 282,4 344,9 337,1 374,2 316,8 371,7 389,9 415,5 361,4 418,3 461,7 552,3 Duraderos (2) 218,3 249,5 269,0 278,4 236,5 282,0 286,1 300,0 244,9 253,5 274,6 356,8 Combustibles y lubricantes 351,5 305,6 414,1 643,7 479,3 547,7 759,1 594,8 477,2 602,6 708,6 789,9 Materia primas 751,9 748,2 710,2 724,6 805,6 817,9 892,5 953,3 996,6 934,7 1.058,8 1.103,4 Agrícolas 85,9 79,6 87,4 94,5 83,3 97,5 92,2 107,5 117,5 114,1 116,7 147,6 Industriales 593,1 602,5 553,8 568,5 641,6 644,9 707,3 760,1 781,1 726,0 851,3 869,8 Materiales de construcción 73,0 66,1 68,9 61,5 80,6 75,6 93,0 85,7 98,0 94,6 90,8 85,9 5. BIENES (1) Período: 2002 - 2017. IT Millones de dólares Tra nsa Trimestres 2002-I 2002-II 2002-III 2002-IV 2003-I 2003-II 2003-III 2003-IV 2004-I 2004-II 2004-III 2004-IV Importaciones 1.370,7 1.670,3 1.605,0 1.513,7 1.522,2 1.550,0 1.615,9 1.678,3 1.600,9 1.825,2 1.963,4 2.294,3 M ercancías generales 1.364,2 1.664,3 1.599,0 1.507,7 1.516,7 1.544,5 1.610,3 1.672,7 1.594,7 1.818,5 1.957,7 2.285,7 M ercancías según la SENAE 1.331,8 1.631,9 1.566,6 1.475,3 1.494,2 1.522,0 1.587,8 1.650,2 1.574,3 1.798,1 1.937,4 2.265,4 Bienes de consumo 349,3 467,3 464,5 458,0 382,8 438,1 466,1 503,6 402,4 484,7 539,1 642,7 No duraderos 180,0 230,0 256,8 241,2 208,0 241,8 276,6 281,6 233,3 281,0 312,7 361,5 Duraderos (2) 169,3 237,3 207,7 216,8 174,8 196,3 189,6 222,0 169,1 203,7 226,4 281,2 Combustibles y lubricantes 40,2 83,1 58,6 50,4 164,9 178,5 193,6 195,7 170,3 235,8 254,2 334,7 Materia primas 506,6 558,1 535,4 512,6 527,3 476,9 512,6 510,8 561,8 632,3 666,0 705,6 Agrícolas 64,1 67,8 48,9 58,7 72,3 46,3 74,0 65,4 75,3 93,1 81,0 90,5 Industriales 361,0 403,8 398,0 390,8 414,0 383,3 397,7 408,6 438,8 496,1 538,9 564,7 Materiales de construcción 81,5 86,5 88,5 63,0 41,0 47,3 41,0 36,8 47,7 43,1 46,2 50,4 5. BIENES (1) Período: 2002 - 2017. IT Millones de dólares Tra nsa 2008-I 2008-II 2008-III 2008-IV 2009-I 2009-II 2009-III 2009-IV 2010-I 2010-II 2010-III 2010-IV Importaciones 3.665,4 4.325,3 5.210,4 4.711,0 3.430,9 3.277,1 3.542,2 4.018,2 4.113,3 4.824,2 5.230,6 5.473,0 M ercancías generales 3.659,7 4.319,6 5.204,7 4.705,3 3.425,2 3.271,4 3.536,5 4.012,5 4.107,6 4.818,5 5.224,9 5.467,3 M ercancías según la SENAE 3.622,9 4.281,8 5.166,0 4.666,7 3.381,8 3.233,6 3.503,5 3.978,0 4.066,8 4.781,2 5.190,8 5.429,9 Bienes de consumo 823,7 935,6 1.158,2 1.120,0 767,6 686,0 787,8 878,1 879,5 1.018,9 1.182,6 1.225,4 No duraderos 489,1 577,2 627,5 660,9 466,3 433,7 505,3 486,7 467,8 528,0 630,7 621,9 Duraderos (2) 334,6 358,4 530,7 459,0 301,4 252,3 282,5 391,3 411,7 490,9 551,9 603,5 Combustibles y lubricantes 702,8 847,1 1.173,2 634,7 421,0 494,6 625,0 797,7 763,6 1.141,9 1.051,3 1.086,0 Materia primas 1.200,5 1.449,3 1.645,9 1.531,9 1.153,0 1.105,1 1.159,0 1.252,7 1.379,8 1.454,1 1.514,0 1.566,8 Agrícolas 170,3 208,2 232,2 172,1 126,8 158,2 153,7 176,6 186,3 173,5 202,3 198,5 Industriales 937,1 1.163,3 1.283,4 1.199,7 922,5 809,0 869,9 951,0 1.057,8 1.144,9 1.178,3 1.239,6 Materiales de construcción 93,1 77,8 130,3 160,1 103,7 137,9 135,3 125,1 135,8 135,7 133,5 128,7
32. 32. 5. BIENES (1) Período: 2002 - 2017. IT Millones de dólares Tra nsa 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III 2015-IV 2016-I 2016-II 2016-III 2016-IV 2017-I Importaciones 6.221,6 6.627,5 6.724,1 7.086,8 5.838,9 5.309,2 4.977,3 4.573,2 3.766,0 3.613,8 4.031,2 4.447,0 4.321,9 M ercancías generales 6.215,9 6.621,8 6.718,4 7.081,1 5.833,2 5.303,5 4.971,6 4.567,5 3.760,3 3.608,1 4.025,5 4.441,3 4.316,2 M ercancías según la SENAE 6.158,6 6.571,7 6.674,5 7.042,8 5.787,7 5.251,6 4.916,2 4.504,8 3.690,5 3.538,7 3.954,4 4.367,0 4.247,9 Bienes de consumo 1.103,0 1.312,1 1.372,9 1.426,1 1.183,8 1.022,7 1.031,9 993,8 789,6 762,7 829,0 993,8 875,4 No duraderos 581,7 718,1 757,1 833,9 623,0 657,4 660,7 650,9 476,1 489,7 519,5 580,8 496,1 Duraderos (2) 521,3 594,0 615,8 592,2 560,7 365,3 371,1 343,0 313,5 273,1 309,5 413,0 379,3 Combustibles y lubricantes 1.662,1 1.544,9 1.521,8 1.688,6 1.110,5 1.115,1 921,2 803,3 552,7 533,5 686,8 717,4 757,7 Materia primas 1.792,7 2.074,4 2.116,7 2.092,3 1.872,3 1.760,5 1.744,0 1.501,2 1.364,4 1.279,0 1.447,3 1.596,9 1.594,9 Agrícolas 252,5 340,4 318,7 343,4 304,5 284,2 268,4 262,7 230,4 257,5 251,8 302,4 252,1 Industriales 1.322,8 1.497,5 1.501,6 1.470,6 1.380,9 1.326,0 1.328,5 1.112,3 1.034,4 945,8 1.093,7 1.191,9 1.238,5 Materiales de construcción 217,4 236,5 296,4 278,3 186,9 150,3 147,2 126,3 99,7 75,7 101,8 102,6 104,3 5. BIENES (1) Período: 2002 - 2017. IT Millones de dólares Tra nsa 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV Importaciones 5.131,4 5.872,2 5.987,0 6.394,3 5.818,3 6.159,1 6.413,5 6.128,0 6.379,3 6.681,7 6.640,9 6.413,5 M ercancías generales 5.125,7 5.866,5 5.981,3 6.388,6 5.812,6 6.153,4 6.407,8 6.122,3 6.373,6 6.676,0 6.635,2 6.407,8 M ercancías según la SENAE 5.077,1 5.817,5 5.929,7 6.327,7 5.762,5 6.088,3 6.320,1 6.034,5 6.271,6 6.626,0 6.582,6 6.345,8 Bienes de consumo 1.071,7 1.224,1 1.335,3 1.317,8 1.228,9 1.289,6 1.291,7 1.202,8 1.167,5 1.325,2 1.349,5 1.405,2 No duraderos 596,6 680,7 744,0 710,1 666,2 712,4 736,2 687,1 607,4 754,0 761,0 752,5 Duraderos (2) 475,2 543,4 591,3 607,7 562,7 577,1 555,5 515,7 560,1 571,2 588,5 652,6 Combustibles y lubricantes 1.034,7 1.403,9 1.274,5 1.373,4 1.147,2 1.424,7 1.372,5 1.496,9 1.522,6 1.460,5 1.466,0 1.478,1 Materia primas 1.641,6 1.785,5 1.890,3 1.913,6 1.824,7 1.715,7 1.923,3 1.827,1 1.940,8 2.039,6 2.014,6 1.828,5 Agrícolas 219,5 241,6 203,7 266,5 221,3 204,7 265,7 290,4 264,8 254,2 265,2 258,0 Industriales 1.277,4 1.405,0 1.445,3 1.394,7 1.392,2 1.312,6 1.413,6 1.312,8 1.461,1 1.530,5 1.520,8 1.340,5 Materiales de construcción 144,7 138,9 241,3 252,3 211,2 198,3 244,0 224,0 214,9 254,9 228,6 230,0
33. 33. Bibliografía CHAO, L. L. (julio 1993). ESTADISTICAS PARA LAS CIENCIAS ADMINISTRATIVAS. California State University. SPIEGEL, M. R. (1992). ESTADISTICAS. MADRID- ESPAÑA: SEGUNDA EDICION.