Aplicación de series temporales en la predicción del cambio del dólar

Abstract

Una serie de tiempo es aquel conjunto de observaciones sobre una variable, que generalmente es espaciada en el tiempo. Tanto las empresas como los agentes económicos, tratan de predecir el comportamiento futuro de una variable, más aún en la economía, ya que debe estar un paso adelante a los acontecimientos, para de esta forma tomar las decisiones adecuadas tanto en política monetaria como fiscal. Debido a su extrema importancia en la actividad económica internacional, un tema recurrente en la literatura sobre mercados financieros ha sido el intento de predecir tipos de cambio. Esta tarea ha resultado especialmente difícil, debido al alto grado de volatilidad que exhiben los mercados cambiarios así como al completo proceso generador de datos que gobierna su comportamiento dinámico subyacente. Se estudió y aplicó un esquema o técnica de predicción del tipo de cambio Dólar Vs Guaraní, basados en trabajos e investigaciones anteriores acerca de Series Temporales utilizadas en el ámbito de la predicción del cambio u otras ramas, aplicando dichos estudios a los datos de la economía local, y la posterior realización de algunos cambios a los mismo para lograr el menor error a la hora de comparación con los datos reales del cambios actual. En la realización de los cálculos para seleccionar la mejor técnica, se utilizó herramientas estadísticas y matemáticas de Microsoft Excel, se realizó una comparación analítica, de errores y ventajas entre los métodos estudiados. Obteniendo resultados bastante satisfactorios delante de los pronósticos que nos brinda el intervalo de confianza al 95% que llegaba a los G. 300 por trimestre. Se logró reducir en un 50% el error generado. El programa fue realizado utilizando el lenguaje de programación Java, capaz de procesar valores de una base de datos, o un archivo Excel donde realizando el proceso con los mismos se visualiza los resúmenes de los procesos más importantes, se obtiene gráficos que ayudan al analista de la serie a tomar decisiones adecuadas a la hora de seleccionar el rango de datos, como aquellos datos que deberán ser interpolados o cambiados. Todo esto para brindar una predicción adecuada con la información del grado de veracidad que presentarían los mismos.