Un poco de todo

Despúes de darle muchas vueltas, ver el poco tiempo que tengo estos días y que cada día el mercado americano me daba muchos disgustos decidí vender, recuperar dinero y abandonar ese mercado y centrarme en el mercado español y mis acciones.

Puedo decir que el final ha sido bueno, no tan bueno como esperaba pero de los 6000$ invertidos a los 6266,38 $ recuperados no está nada mal.

En el mercado español si no fuera por Endesa ya me habría matado

Otra razón por la que he decidido centrarme solo en los datos de mis acciones (virtuales) en el mercado español es que es mucho mas sencillo apuntar los datos en una hoja de excel. Espero con estos datos poder trabajar con ellos el año que viene en la asignatura de series temporales.

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Día 10. Semana II 

Vamos a abordar otra disciplina que estudio, la estadística. En las últimas clases de Estadística medioambiental hemos empezado a estudiar, analizar y modelar series temporales. Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos, medidos típicamente a intervalos de tiempo sucesivos , y espaciados (con frecuencia) de forma uniforme. El primer paso obligatorio para analizar una serie temporal es presentar un gráfico de la evolución de la variable a lo largo del tiempo. Nosotros para realizar las prácticas utilizamos el programa minitab, en mi opinión un hermano pequeño de spss. El siguiente paso consistirá en determinar si la secuencia de valores es completamente aleatoria o si, por el contrario, se puede encontrar algún patrón a lo largo del tiempo, pues sólo en este caso podremos seguir con el análisis. Vamos a intentar descomponer las series temporales en tres partes:

• Tendencia. Es la dirección general de la variable en el periodo de observación, es decir el cambio a largo plazo de la media de la serie.
• Estacionalidad. Corresponde a fluctuaciones periódicas de la variable, en periodos relativamente cortos de tiempo.
• Otras fluctuaciones irregulares. Después de extraer de la serie la tendencia y variaciones cíclicas, nos quedará una serie de valores residuales, que pueden ser o no totalmente aleatorios. Volvemos a estar como en el punto de partida, pues ahora también nos interesa determinar si esa secuencia temporal de valores residuales puede o no ser considerada como aleatoria pura.

En la próxima entrada seguiremos con el análisis de la tendencia.

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