
ESPECIALISTA EN SERIES TEMPORALES
Información adicional
Horas | 200 |
---|---|
Código | |
Formato | Digital |
Proveedor | IEDITORIAL |
21,00 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
– Conocer qué son las series temporales y los objetivos que se plantean desde la misma.
– Estudiar los diferentes modelos que se pueden encontrar en el estudio de los modelos probabilísticos y series temporales.
– Indicar qué es la metodología Box-Jenkins, conocer sus componentes y su uso en estadística.
– Indagar sobre los modelos de valores atípicos, análisis, componentes, etc.
– Estudiar los diferentes modelos que se pueden encontrar en el estudio de los modelos probabilísticos y series temporales.
– Indicar qué es la metodología Box-Jenkins, conocer sus componentes y su uso en estadística.
– Indagar sobre los modelos de valores atípicos, análisis, componentes, etc.
Contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES
Definición de serie temporal
Objetivos y componentes de las series temporales
Clasificación
Métodos clásicos de análisis
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PROBABILÍSTICOS DE SERIE TEMPORALES. CONCEPTOS FUNDAMENTALES
Proceso estocástico
Procesos de Estado Discreto
Procesos estacionarios
Funciones de autocovarianza y autocorrelación
Proceso de ruido blanco
Teorema de Descomposición de Wold
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES
Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
Modelos autorregresivos
Modelos mixtos
Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios
UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA BOX-JENKINS
Ideas básicas para la construcción de modelos
– Identificación
– Estimación
– Diagnosis
– Predicción
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE INTERVENCIÓN Y VALORES ATÍPICOS
Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
Construcción de modelos de intervención
Atípicos aditivos e innovativos
– Métodos para la detección de atípicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL
Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
Otros modelos de heterocedasticidad
Volatilidad estocástica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES BIVARIANTES
Formulación de un modelo de función de transferencia
Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
– Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
Concepto de preblanqueado
– Identificación del modelo del proceso ruido
Definición de serie temporal
Objetivos y componentes de las series temporales
Clasificación
Métodos clásicos de análisis
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PROBABILÍSTICOS DE SERIE TEMPORALES. CONCEPTOS FUNDAMENTALES
Proceso estocástico
Procesos de Estado Discreto
Procesos estacionarios
Funciones de autocovarianza y autocorrelación
Proceso de ruido blanco
Teorema de Descomposición de Wold
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES
Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
Modelos autorregresivos
Modelos mixtos
Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios
UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA BOX-JENKINS
Ideas básicas para la construcción de modelos
– Identificación
– Estimación
– Diagnosis
– Predicción
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE INTERVENCIÓN Y VALORES ATÍPICOS
Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
Construcción de modelos de intervención
Atípicos aditivos e innovativos
– Métodos para la detección de atípicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL
Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
Otros modelos de heterocedasticidad
Volatilidad estocástica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES BIVARIANTES
Formulación de un modelo de función de transferencia
Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
– Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
Concepto de preblanqueado
– Identificación del modelo del proceso ruido