SERIES TEMPORALES: PREDICCIÓN Y REGRESIÓN UNIVARIANTE

(Análisis Clásico y Modelos Estocásticos-ARIMA)

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1. INTRODUCCIÓN

1.1 Definiciones y conceptos estadísticos básicos.

1.2 Hipótesis de Eficiencia de los mercados financieros

1.3  Ciertas características de las series financieras

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2. -  Modelos Autorregresivos Condicionalmente heterocedástico: ARCH y extensiones

2.1 Modelos ARCH

2.2 Un ejemplo ARCH (1) 

2.3  Modelo ARCH(q)

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3.  Modelos Autorregresivos Condicionalmente heterocedástico generalizado: GARCH.

3.1 Modelo GARCH (1,1)

3.2 Modelo GARCH (p,q)

3.3 Identificación del Modelo GARCH (p,q)

3.4  Evaluación del ajuste y pruebas de diagnóstico

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