Estadística Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2022/2023.
SERIES TEMPORALES - 801603
Curso Académico 2022-23
Datos Generales
- Plan de estudios: 0825 - GRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA (2009-10)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG 10-AD 1- Realizar trabajos con otros estudiantes y debatir sobre el análisis de datos adecuado.
Específicas
CE 7-AD 2- Hacer predicciones de situaciones con comportamiento aleatorio utilizando técnicas de predicción.
CE 9-AD1- Elaborar y construir el modelo adecuado al problema real planteado.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Requisitos
Objetivos
Contenido
SERIES TEMPORALES
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES
1.1 Ejemplos de series temporales univariantes
1.2 Representación de series temporales
TEMA 2 ANALISIS DESCRIPTIVO DE UNA SeRIE TEMPORAL
2.1 Estudio de la tendencia. Metodo de ajuste analistico
2.2 Variaciones estacionales.
2.3 Existencia de ciclos. Periodograma
2.4 Métodos de Suavizado.
TEMA 3 MODELOS DE SERIES TEMPORALES ESTACIONARIAS
3.1.- Introducción.
3.2.- Función de autocorrelación simple y función de autocorrelación parcial.
3.3.- El modelo autorregresivo AR(p).
3.3.1. El proceso AR(1).
3.3.2. El proceso AR(2).
3.3.3. El proceso autoregresivo general AR(p).
3.4.- El modelo de medias móviles MA(q).
3.4.1. El proceso de media móvil de orden 1 MA(1).
3.4.2.- El proceso MA(q).
3.5.-El modelo mixto ARMA(p,q).
3.6.- Procesos integrados: El modelo ARIMA(p,d,q).
3.7.- El modelo ARIMA estacional.
TEMA 4 IDENTIFICACION, ESTIMACION, DIAGNOSIS Y PREDICCIÓN DE MODELOS ARMA
4.1.- La metodología Box-Jenkins.
4.2.- Transformaciones para estabilizar la varianza.
4.3.-Identificación del modelo ARIMA.
4.4.- Estimación de los parámetros del modelo.
4.5.-Diagnósis del modelo.
4.5.1.- Análisis de los residuos.
4.5.2. Medidas de la adecuación del modelo.
4.6 Predicción con Modelos ARIMA
TEMA 5 ANALISIS DE INTERVENCIO, DATOS ATIPICOS, MISSING Y FUNCIONES DE TRANSFERENCIA
5.1.- Modelos de series temporales con intervención.
5.1.1. Variables impulso.
5.1.2. Variables escalón.
5.2.- Datos atípicos e intervención.
5.2.1. Tratamiento de atípicos.
5.2.2. Diferentes modelos de intervención
5.3.-Estimación de datos missing en series temporales.
5.4.-Predicciones automáticas en presencia de intervención.
5.5.- Modelos de funciones de Transferencia
Evaluación
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua del 40%.
Los alumnos que no asistan a las clases de prácticas, junto con aquellos que, habiendo participado en el proceso de evaluación contínua, no hubieran superado la asignatura, serán calificados exclusivamente por el examen final; dicha calificación supondrá el 100% de su nota final.
Bibliografía
González Velasco, M. y del Puerto García, I.M. (2009) Series Temporales. Colección Manuales UEX.
Peña, D. (2005) Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial. Madrid.
Pérez, César (2006) Econometría de las Series Temporales. Ed Prentice Hall.
Pérez, César (2011) Series Temporales. Técnicas y Herramientas. Editorial Garceta.
En Inglés:
Bowerman/O Connell. (1997) Forecasting and Time Series an applied approach. Ed. Duxbury.
Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel, G.C. (1994), Time Series Analysis: Forecasting and Control, Englewood Cliffs, N.J.:Prentice Hall, Inc.
Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1996), Introduction to the Time Series and Forecasting, New York: Springer-Velarg.
Chatfield, C (2000), Time-Series Forecasting, Ed: Chapman & Hall/CRC Press.
Fuller, W.A. (1995), Introduction to Statistical Time Series; Ed: John Wiley & Sons, Inc.
Hamilton, J.D. (1994), Time Series Analysis, Princeton, NJ: Princeton University Press.
Harvey, A.C. (1994), Time Series Models, Cambridge, MA:MIT Press.
Makridakis, S.G., Wheelwright, S.C., and Hyndman, R.J. (1997), Forecasting: Methods and Applications, New York: John Wiley & Sons, Inc.
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
ANÁLISIS DE DATOS | MODELOS DE PREDICCIÓN |
Grupos
Actividades prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 08/09/2022 - 21/12/2022 | VIERNES 09:00 - 11:00 | - | JOSE LUIS VALENCIA DELFA |
Grupo tarde B | 08/09/2022 - 21/12/2022 | JUEVES 18:00 - 20:00 | - | CESAR PEREZ LOPEZ |
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 08/09/2022 - 21/12/2022 | MIÉRCOLES 11:00 - 13:00 | - | JOSE LUIS VALENCIA DELFA |
Grupo tarde B | 08/09/2022 - 21/12/2022 | LUNES 18:00 - 20:00 | - | CESAR PEREZ LOPEZ |