Curso gratis Especialista en Series Temporales

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN SERIES TEMPORALES

En el ámbito de la estadística, las series temporales ocupan un lugar relevante ya que permite conocer diferentes datos en relación a valores y análisis variables y no variables. Con el presente curso se aportaran los conocimientos necesarios para adentrarse en el mundo de las series temporales y con ello a la estadística.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN SERIES TEMPORALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES

1. ¿Qué es una serie temporal? Definición básica
2. Propósitos y componentes principales de las series temporales
3. Clasificación de las series según diferentes criterios
4. Enfoques tradicionales para analizar series temporales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PROBABILÍSTICOS DE SERIES TEMPORALES. CONCEPTOS ESENCIALES

1. Proceso estocástico: definición y características
2. Procesos de Estado Discreto: introducción
3. Procesos que presentan estacionariedad
4. Funciones de autocovarianza y autocorrelación: qué son y cómo se usan
5. Proceso de ruido blanco: concepto y propiedades
6. Teorema de Wold para la descomposición de series

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES

1. Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad y utilidad
2. Modelos autorregresivos: qué son y cuándo aplicarlos
3. Modelos combinados: integración de medias móviles y autoregresivos
4. Modelos con componentes estacionales: patrones puros, multiplicativos y no estacionarios

UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA BOX-JENKINS

1. Principios básicos para construir modelos de series temporales
2. - Identificación: detectar el modelo adecuado
3. - Estimación: calcular los parámetros
4. - Diagnóstico: verificar la validez del modelo
5. - Predicción: hacer pronósticos confiables

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE INTERVENCIÓN Y DETECCIÓN DE VALORES ATÍPICOS

1. Introducción al análisis de intervenciones y valores atípicos en series temporales
2. Impacto de variables cualitativas: impulsos y cambios de nivel
3. Cómo construir modelos que incluyan intervenciones
4. Identificación de valores atípicos: aditivos y innovadores
5. - Técnicas para detectar valores extremos y anomalías

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL

1. Conceptos fundamentales en el desarrollo de modelos ARCH
2. Modelo ARCH: heterocedasticidad condicional autorregresiva
3. Modelo GARCH: heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada
4. Otros enfoques para modelar heterocedasticidad
5. Volatilidad estocástica: definición y aplicaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES BIVARIANTES

1. Cómo definir un modelo de función de transferencia entre dos series
2. Funciones de covarianza y correlación cruzada, y su relación con los modelos de función de transferencia
3. - La relación entre la correlación cruzada y la función de transferencia
4. Concepto de serie preblanqueada para simplificar el análisis
5. - Cómo identificar el modelo del proceso de ruido en series bivariantes