Métodos Modernos de Series de Tiempo y sus Aplicaciones
Conceptos Fundamentales y Ejemplos Practicos
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Este trabajo se inicia con un breve estudio de la evolución de las técnicas para analizar series de tiempo. Lego se pasa al análisis de la correlación serial, los modelos ARMA, ARIMA y otros no estacionarios hasta alcanzar los métodos de Box y Jenkins de identificación, estimación, control y predicción. Se sigue con un estudio econométrico de las series cronológicas. Luego se presenta el análisis en el dominio de las frecuencias. A continuación el estudio se centra en el enfoque de espacio de estado con aplicaciones del filtro y suavizador de Kalman. Finalmente se estudia el proble...
Este trabajo se inicia con un breve estudio de la evolución de las técnicas para analizar series de tiempo. Lego se pasa al análisis de la correlación serial, los modelos ARMA, ARIMA y otros no estacionarios hasta alcanzar los métodos de Box y Jenkins de identificación, estimación, control y predicción. Se sigue con un estudio econométrico de las series cronológicas. Luego se presenta el análisis en el dominio de las frecuencias. A continuación el estudio se centra en el enfoque de espacio de estado con aplicaciones del filtro y suavizador de Kalman. Finalmente se estudia el problema de la volatilidad, tanto en el enfoque de los modelos ARCH-GARCH (y sus variantes) como de los modelos de volatilidad estocástica. En todos los casos se presentan ejemplos prácticos con uso intensivo de paquetes de computación muy actuales.
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