SERIES TEMPORALES: PREDICCIÓN Y REGRESIÓN UNIVARIANTE

(Análisis Clásico y Modelos Estocásticos-ARIMA)

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1 Definición de Serie Temporal

2 Características de las Series Temporales

3 Componentes de una serie temporal

         Concepto de Tendencia, Ciclo, Estacionalidad y componente irregular

4 Finalidad del Análisis de Series Temporales

5 Ejemplos de Ajuste de Tendencia Lineal

6 Ejemplos de Ajustes de Tendencias Polinómicas

7 Tendencia Exponencial

   Ejemplos de Ajustes de Tendencias Exponencial

8 Ejemplos del tratamiento de la Estacionalidad

9 Estimación de tendencias mediante procedimientos “automáticos”

   El filtro de Hodrick-Prescott

   Programas  TRAMO-SEATS

10 Tasas de Variación

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Modelos estacionarios de Series Temporales: Modelos estocásticos de Series Temporales

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1. Introducción

2. Proceso estocástico y serie temporal.

    Proceso ruido blanco o puramente aleatorio

    Estacionariedad y ergodicidad

3. Modelo lineal general. Teorema de descomposición de Wold 
4. Modelos Autorregresivos. AR(p)
     Modelo AR(1)

     Contraste de raíces unitarias

     Modelo AR(2)
5. Modelos de Media Móvil. MA(q)
    Modelo MA(1)

    Modelo MA(2) 
6. Modelos Autorregresivos y de Media Móvil. ARMA(p,q)

    Modelo ARMA(1,1) 
7. Modelos Autorregresivos, Integrados y de Media Móvil. ARIMA(p,d,q)
    Transformaciones para la estacionariedad

8. Modelos Estacionales SARIMA(p,d,q) (P,D,Q)

9. Corrección de Valores Atípicos y otros efectos

10. Ejemplos

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Prácticas

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