Especialista en Series Temporales

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES

1. Definición de serie temporal
2. Objetivos y componentes de las series temporales
3. Clasificación
4. Métodos clásicos de análisis

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PROBABILÍSTICOS DE SERIE TEMPORALES. CONCEPTOS FUNDAMENTALES

1. Proceso estocástico
2. Procesos de Estado Discreto
3. Procesos estacionarios
4. Funciones de autocovarianza y autocorrelación
5. Proceso de ruido blanco
6. Teorema de Descomposición de Wold

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES

1. Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
2. Modelos autorregresivos
3. Modelos mixtos
4. Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios

UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA BOX-JENKINS

1. Ideas básicas para la construcción de modelos
2. – Identificación
3. – Estimación
4. – Diagnosis
5. – Predicción

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE INTERVENCIÓN Y VALORES ATÍPICOS

1. Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
2. Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
3. Construcción de modelos de intervención
4. Atípicos aditivos e innovativos
5. – Métodos para la detección de atípicos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL

1. Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
2. Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
3. Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
4. Otros modelos de heterocedasticidad
5. Volatilidad estocástica

UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES BIVARIANTES

1. Formulación de un modelo de función de transferencia
2. Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
3. – Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
4. Concepto de preblanqueado
5. – Identificación del modelo del proceso ruido