Análisis de series de tiempo

Análisis de series de tiempo

El tema que nos ocupa en este texto es el desarrollo y la aplicación de técnicas estadísticas para modelar y predecir el comportamiento de variables a través del tiempo -específicamente en el área de la economía-; si bien las técnicas son universales, cada disciplina las aplica a sus propias variables. Aún cuando en el análisis de series de tiempo el relieve se pone en los métodos estadísticos y matemáticos, nunca debe perderse de vista ni la teoría económica ni el contexto histórico en el cual evolucionan las variables. Más aún, veremos que la práctica aceptada entre la profesión es la de combinar los resultados del modelo matemático con información cualitativa o intuitiva para afinar las predicciones. Esta edición incluye un apéndice con tres temas complementarios: análisis espectral, Filtro de Kalman y redes neurales.

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  • Índice general
  • Prlólogo
  • 1. Introducción
  • 2. Conceptos y herramientas de análisis
  • 3. Modelo autorregresivo y modelo de promedio móvil
  • 4. Estimación de modelos ARMA (p.q)
  • 5. Modelos estacionarios multivariados
  • 6. Predicción económica
  • 7. Modelos ARCH
  • 8. Procesos estocásticos no estacionarios
  • 9. Raíces unitarias y cointegración bivariada
  • 10. Cointegración multivariada
  • Ejercicios
  • Referencias
  • Apéndice A. Análisis especral
  • Apéndice B. Filtro de Kalman
  • Apéndice C. Redes neurales artificiales

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