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SERIES TEMPORALES. TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS
9788492812882
OFerta
SERIES TEMPORALES. TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS
9788492812882
PÉREZ, CÉSAR
GARCETA. 2011
ISBN 9788492812882
MATEMÁTICAS, PROBABILIDAD, ESTADÍSTICA
GARCETA. 2011
ISBN 9788492812882
MATEMÁTICAS, PROBABILIDAD, ESTADÍSTICA
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Descripción
El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las series temporales o modelos econométricos que tengan relación con las series de tiempo. Asimismo, es útil para los profesionales de la Economía, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales y otras ramas científicas en las que se aplican las técnicas de modelización temporal y la predicción.
El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con series temporales, como el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones cíclicas y tratando los métodos deterministas de predicción y suavizado (medias móviles, Holt, Brown, Winters, etc.) A continuación, se abordan los métodos estocásticos de predicción presentando el análisis univariante de series temporales a través de los modelos ARIMA y la metodología de Box Jenkins, incluyendo modelos estacionales y generales con sus etapas de identificación, estimación, predicción y diagnosis. Posteriormente se abordan temas más avanzados como el análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia. La última parte del libro desarrolla los modelos de series temporales en el contexto multivariante (modelos VAR, VARMA, etc.)
Representa un valor añadido fundamental el análisis detallado de las posibilidades del software actual para obtener predicciones a través de las series temporales. Se utilizan los programas Eviews, Tramo/Seats, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en los módulos de predicción automática que incorporan estos programas en sus últimas versiones. En cuanto a la metodología, cada capítulo comienza con una exposición resumida de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capítulos finalizan con la resolución clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio.
El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con series temporales, como el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones cíclicas y tratando los métodos deterministas de predicción y suavizado (medias móviles, Holt, Brown, Winters, etc.) A continuación, se abordan los métodos estocásticos de predicción presentando el análisis univariante de series temporales a través de los modelos ARIMA y la metodología de Box Jenkins, incluyendo modelos estacionales y generales con sus etapas de identificación, estimación, predicción y diagnosis. Posteriormente se abordan temas más avanzados como el análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia. La última parte del libro desarrolla los modelos de series temporales en el contexto multivariante (modelos VAR, VARMA, etc.)
Representa un valor añadido fundamental el análisis detallado de las posibilidades del software actual para obtener predicciones a través de las series temporales. Se utilizan los programas Eviews, Tramo/Seats, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en los módulos de predicción automática que incorporan estos programas en sus últimas versiones. En cuanto a la metodología, cada capítulo comienza con una exposición resumida de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capítulos finalizan con la resolución clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio.
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