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Programa

Series Temporales

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CONCEPTOS
CLAVE
1
CARACTERÍSTICAS DE UNA SERIE TEMPORAL
2
DEFINICIÓN DE SERIES ESTACIONARIAS
3
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA SERIE
4
MODELOS ARMA Y ARIMA
5
MODELOS ESTACIONALES
6
DIAGNOSIS Y METODOLOGÍA BOX-JENKINS
7
PREDICCIONES
Matrícula
Categoría:

Tecnología de la Información

Modalidad:Presencial
Edición:IV
Inicio: 25/01/2021
Fin Preinscripción: 25/01/2021
Precio: 390€
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Descripción

Una serie temporal es un conjunto de observaciones de una variable de interés (evolución de precios, evolución diaria del IBEX-35, etc.) cuya evolución se sigue a lo largo del tiempo en intervalos regulares (días, meses o años).

El objetivo principal es explicar la evolución de la serie a lo largo del tiempo y pronosticar sus valores futuros. Las variables/series pueden ser económicas, financieras o de otros tipos, ya que la técnica de series temporales se utiliza en muchas disciplinas. 

Información

Objetivos

  • Usar los principales paquetes estadísticos que proporciona R-Project/R-Studio en Series Temporales.

  • Conocer las características de una serie temporal.

  • Utilizar los modelos ARMA, ARIMA y Modelos Estacionales.

  • Hacer predicciones una vez ajustado los modelos.

Duración y modalidad

Duración:  El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.

Modalidad: Se combinan las clases online (del 25 de enero al 7 de febrero) y presenciales (11 y 12 febrero).

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia.

PROFESORES

ALVA CHAVEZ, KENEDY PEDRO

Licenciado en Estadística. DEA en Ingeniería Matemática y Estadística por la Universidad Carlos III de Madrid y Doctorando en Económicas por la Complutense.
Ampliar información
Data Scientis en Viewnest, ha trabajado como Lead Data Scientist en Smartme Analytics y como Data Scientist para empresas como Banco Santander e Innova-tsn. También ejerció de Estadístico para el CSIC y de Profesor e Investigador en la Universidad Carlos III de Madrid. Ha publicado diversos artículos relacionados con el análisis de datos y estadística, entre los que destacan: Ratio of the Dead to Wounded (D-W) Indicators and Associated Factors in Major Earthquakes of America from 1960 to 2011, Time to Tenure in Spanish Universities: An Event History Analysis y Modeling Intra-daily volatility by functional data Analysis: An Empirical Application to the Spanish Stock Market
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MÓDULOS

En todos los negocios y áreas de estudio el análisis temporal es un elemento fundamental. Ya sea para estudiar tendencias, comparar distintos momentos en el tiempo o, cada vez con mayor frecuencia, predecir el comportamiento futuro de una variable.

En este módulo se estudiarán:

  • Descomposición de series temporales
  • Uso de regresores externos
  • Principales modelos:
    • ARIMA
    • alisado exponencial
    • redes neuronales
    • random forest
    • híbridos
CARACTERÍSTICAS DE UNA SERIE TEMPORAL
  • Periodicidad
  • Tendencia
  • Volatilidad-Varianza
  • Ciclo Estacional
  • Descomposición de una serie temporal
  • Ejemplos y Ejercicios en R
     
DEFINICIÓN DE SERIES ESTACIONARIAS
  • Eliminación de la tendencia
  • Transformación para la homocedasticidad
  • Eliminación para el ciclo estacional
     
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA SERIE
  • Función de Autocorrelación Simple (FAS)
  • Función de Autocorrelación Parcial (FAP)
  • Series Estacionarias en la FAS y la FAP
  • Ejemplos y Ejercicios en R
     
PROG-BE-SERIES-TEMP-IV
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