En una serie temporal, la tendencia es la dirección principal que presenta la evolución de una serie de valores por encima de las variaciones que ocurren a corto plazo. Es una de las componentes principales de una serie temporal, junto con la variación estacional, el ciclo y los residuos. Entre los diferentes métodos para determinar la tendencia de una serie temporal, el más simple es el método de las medias móviles, que representa la tendencia calculando la media aritmética de un número constante de últimos valores de la serie. Por ejemplo, con una media móvil de amplitud 12 para datos mensuales, cada observación mensual se reemplaza por la media de los doce meses más recientes, lo que suaviza las oscilaciones estacionales y hace visible el movimiento de fondo. Una variante es la media móvil ponderada, que asigna pesos decrecientes a los valores más antiguos. Entre las medias móviles ponderadas el procedimiento más habitual es el alisamiento exponencial. Una alternativa a la media móvil es ajustar una recta de regresión de mínimos cuadrados a los datos tomando como variable independiente el tiempo si la tendencia se comporta de forma aproximadamente lineal; si se curva, pueden también emplearse ajustes polinómicos, exponenciales o logísticos.
La detección de la tendencia es el paso previo a casi todo análisis de series temporales. Para elaborar un pronóstico se suele proyectar la tendencia hacia adelante y después superponerle las componentes estacional y cíclica. Para estudiar la estacionalidad pura conviene primero eliminar o atenuar la tendencia (detrending), restando la tendencia estimada o dividiendo la serie entre ella dependiendo de si el modelo es aditivo o multiplicativo. En la práctica, los analistas representan la serie original junto con la tendencia estimada en un gráfico lineal, como el que ilustra este artículo con la temperatura media mundial, donde la línea suavizada pone de manifiesto el calentamiento global por encima del ruido anual. Hay que tener cuidado, no obstante, con las medias móviles: al extenderse hacia el pasado, retrasan los cambios bruscos de dirección y distorsionan los extremos de la serie, por lo que conviene contrastarlas con otros procedimientos antes de sacar conclusiones.
Series temporales – Media aritmética simple – Gráfico lineal (gráfico de línea) – pronóstico