Una serie temporal es un conjunto de puntos de datos registrados en orden cronológico a intervalos específicos, a menudo uniformes. A diferencia de los conjuntos de datos estándar, una serie temporal tiene en cuenta la estructura interna y las dependencias entre las observaciones, reconociendo que el estado actual de una variable suele estar influido por sus valores anteriores.
Los analistas utilizan estas secuencias para realizar un seguimiento de cómo evolucionan los activos, los indicadores económicos o las métricas corporativas a lo largo del tiempo. Al examinar los patrones históricos, los inversores pueden identificar tendencias y dependencias que, de otro modo, pasarían desapercibidas. Este proceso suele implicar la previsión, donde se utilizan datos históricos para predecir la actividad futura, aunque los analistas deben tener cuidado con la autocorrelación, donde los valores pasados sesgan los resultados.
Por ejemplo, un inversor podría analizar una serie temporal de los precios de cierre diarios de las acciones de una empresa durante un año completo. Al listar estos precios cronológicamente, el inversor puede observar las tendencias de rendimiento. Esto se combina frecuentemente con el análisis transversal, como comparar el crecimiento de los beneficios de la empresa a lo largo del tiempo con los puntos de referencia actuales del sector para tomar decisiones de inversión más informadas.