· Métodos de predicción.Tipología. · Panorámica del software para lapredicción. Software automático. · Métodos autoproyectivos deterministas de predicción. Medias móviles y suavizados lineal,exponencial y estacional. Modelos de Holt, Brown y 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 análisisde laintervención y función de transferencia. · Modelos multidimensionales VAR, VARMA y VARMAX. · Predicciones condicionales. Predicción mediante modelos causales. · Técnicas de cointegración en modeloscon series de tiempo. · Tratamiento en profundidadde todos los temas con los softwares: SAS, EVIEWS, SPSS, STATA, TRAMO-SEATS,STATGRAPHICS y Herramientas de Minería de datos para series temporales.
Catedrático de Economía Pública y Director del Centro Asociado de la UNED en el Instituto de Estuidos Fiscales
Codirector
JOSÉ ANTONIO MARTÍNEZ ÁLVAREZ
Director General del Instituto de Estudios Fiscales
Coordinated by
CÉSAR PÉREZ LÓPEZ
Vocal Asesor del Instituto de Estudios Fiscales
Licenciado en Ciencias Matemáticas y en ciencias Económicas.
Pertenece al Cuerpo superior de Estadisticos del Estado
Profesor Asociado en el Departamento de Estadística de la UniversidadComplutense
Lecturer
CÉSAR PÉREZ LÓPEZ
Vocal Asesor del Instituto de Estudios Fiscales
Licenciado en Ciencias Matemáticas y en ciencias Económicas.
Pertenece al Cuerpo superior de Estadisticos del Estado
Profesor Asociado en el Departamento de Estadística de la UniversidadComplutense
Goals
Sus objetivos son capacitar a los alumnos para llevar a cabo análisis de series temporales en el campo de la economía pública, así como en otros campos de conocimiento. Este curso persigue, esencialmente, estudiar, desde un punto de vista eminentemente práctico, los modelos univariantes y multivariantes de series temporales.