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😄 El concepto de Estacionariedad es muy importante dentro del análisis de series y juegan un papel importante en la creación de modelos econométricos y también en algunas estrategias de trading como en la cointegración y multicointegración.

Las series temporales serán estacionarias, cuando la media y la variabilidad se mantienen constantes a lo largo del tiempo.

En este vídeo explico el concepto y enseño algunos test que puedes usar en R, como el de Dickey Fuller para poder detectar la existencia o estacionariedad en las series.

CÓDIGO DEL VÍDEO DE ESTACIONARIEDAD

### VIDEO SERIES ESTACIONARIAS ###

## ESTACIONARIEDAD = MEDIA Y VARIABILIDAD NO CAMBIAN EN EL TIEMPO

## Una serie con media constante es «estacionaria en la media» o «estacionaria»
## Igual con Varianza

## Se da Porque la distribución de Prob es igual en cualquier momento

## RUIDO BLANCO es un ejemplo



r_blanco=rnorm(1000,0,1)

plot.ts(r_blanco, main="Ruido Blanco", xlab="Tiempo", ylab="Valores",col="2")

plot.ts(r_blanco, main="SERIES ESTACIONARIAS", xlab="ESTACIONARIEDAD", ylab="RUIDO BLANCO",col="2")


## No son estacionarias series con Tendencia o estacionalidad



#install.packages("quantmod")
library(quantmod)
#install.packages("tseries")
library(tseries)
#install.packages("fImport")
library(fImport)
#install.packages("FImport")
library(urca)


getSymbols("^DJI",quote="Close",from ="2013-03-17")
DOW= DJI[,4]

plot(DOW,type="l")


## ¿ Qué hacer si necesitamos series estacionarias?


## Modelos econométricos

## estrategias de trading-- Arbitraje Estadístico


## Podemos trandformar las series con diferencias y log




l_dow<-log(DOW)
plot(l_dow,type="l")


r_dow <- na.omit(returns(DOW)) # retorno log
plot(r_dow,type="l")




### test estadísticos para ayudar y para ser mas rápidos


## Los métodos más usados para comprobar si existe estacionariedad
## son los tes de Raiz unitaria



## TEST DE RAICES UNITARIAS

# Si existe Raiz unitaria hay una tendencia estocástica,y por tanto
# no estacionariedad


#getSymbols("^DJI",quote="Close",from ="2002-03-17")
#DOW= DJI[,4]



getFX("EUR/USD") 
plot(EURUSD,type="l")


# Test Dickey Fuller


adf.test(DOW)


adf.test(EURUSD,k=0)    #en funcion de los datos


#?adf.test


## Hacemos retornos y Comprobamos

r_EURUSD <- na.omit(returns(EURUSD))
plot(r_EURUSD,type="l")

adf.test(r_EURUSD)


#un p-valor de 0.01, indica que rechazamos la hipótesis nula 
#de no estacionariedad.



#trunc((length(EURUSD)-1)^(1/3))


### Urca


## Hay varios tipos de test -- tendencia- constante -nada
?ur.df


df.eurusd <- ur.df(r_dow, type='trend',lags=12, selectlags=c("AIC"))
summary(df.eurusd)


df.eurusd <- ur.df(DOW, type='drift',lags=12, selectlags=c("AIC"))
summary(df.eurusd)

df.eurusd <- ur.df(DOW, type='none',lags=12, selectlags=c("AIC"))
summary(df.eurusd)


## Hacemos los retornos

df.eurusd <- ur.df(r_EURUSD, type='trend',lags=5, selectlags=c("AIC"))
summary(df.eurusd)



# incluir la posibilidad de que el
#término de error no fuera ruido blanco al existir 
#la posibilidad de autocorrelación


# Test Philipps Perron

?pp.test

pp.test(r_EURUSD, alternative="stationary")


## urca

pp <- ur.pp(r_EURUSD, type="Z-tau",model="trend", lags="long")
pp

summary(pp)

Por Victor A.Rico

Diplomado en Ciencias Empresariales y Operador del Mercado Español de Futuros y Opciones

4 comentarios en «ESTACIONARIEDAD. Definición y Test en R»
  1. Muy buen aporte. Me gustaría ver cómo tratarias una serie de precios de un producto x con datos faltantes. Los datos están agrupados por mes en 3 años.

    Saludos.

    1. Muchas gracias!! Claro!! Poco a poco iré subiendo más cosas y en alguno de los artículos o vídeos puedo se puede hacer un ejemplo de datos faltantes también. Aunque algo simple es dependiendo de cómo sea la serie puedes usar una estimación con la media para cubrir esos datos o directamente no tenerlos en cuenta.

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