Aurrez aurrekoa

2014/11/24 - 2014/11/28

Aurrez aurrekoa

Análisis de series temporales

Instituto de Estudios Fiscales

Unibertsitate hedapena

kreditu

1.0

(2.0 LC)

PDFa inprimatu

Este curso persigue, esencialmente, estudiar, desde un punto de vista eminentemente práctico, los modelos univariantes ymultivariantes de series temporales.

Lekua eta datak

2014/11/24 - 2014/11/28

Lekua:

Instituto de Estudios Fiscales

Egutegia ikusi

Orduak

Eskola-orduak: 20

Kredituak

1 kreditua ECTS eta 2 kredituas konfigurazio askekoa.

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Aurrez aurrekoa

Jarduera hau aurrez aurre gauzatzen da.

Jarduera gehiago ikusi

Programa

Métodosde predicción. Tipología.
· Panorámica delsoftware para la predicción. Software automático.
· Métodos autoproyectivos deterministas de predicción. Medias móviles y suavizados lineal, exponencialy estacional. Modelos de Holt,Browny Winters.
· Métodos autoproyectivos estocásticos de predicción. Modelos ARIMA y metodología de
Box Jenkins.
· Modelos ARIMA estacionales y generales. Identificación,estimación, diagnosis y predicción.
· Modelos con análisis dela intervención y función de transferencia.
· Modelos multidimensionales VAR, VARMA y VARMAX.
· Predicciones condicionales.Predicción mediante modelos causales.
· Técnicas de cointegración enmodelos con series de tiempo.
· Tratamiento en profundidad de todos los temas con los softwares: SAS,EVIEWS, SPSS, STATA, TRAMO-SEATS, STATGRAPHICS y Herramientas de Minería dedatos para series temporales.

Izen-ematea

Online matrikula

Zuzendaria

José Manuel Guirola López

Vocal Asesor en el Instituto de Estudios Fiscales

Zuzendarikidea

José Antonio Martínez Álvarez

Director General del Instituto de Estudios Fiscales

Hizlari

César Pérez López

Vocal Asesor en el Instituto de Estudios Fiscales

Helburuak

El objetivo esencial es el tratamiento adecuado de las series de datos con dimensión temporaltanto en el campo univariante como en el multivariante haciendo hincapié en lametodología Box-Jenkins, modelos de la función de transferencia,modelos de laintervención y modelo VAR, VARMAy VARMAX. Se tratará también la predicción mediantemodelos causales con series temporales,así como técnicas modernas de cointegración en modelos de series de tiempo.

Argibide gehiago

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