IIND4103 Pronosticos y Series de Tiempo
El objetivo general del curso es estudiar métodos para analizar datos que evolucionan en el tiempo. Específicamente el curso pretende adiestrar al estudiante en la correcta identificación y estimación de modelos dinámicos. En el curso se presentan los modelos ARIMA estableciendo su comportamiento y sus propiedades de autocorrelación. Se analizará la forma de identificar correctamente el modelo ARMA y se darán herramientas para especificar la forma final. Se estudian también los modelos integrados, la caminata aleatoria y las pruebas de raíz unitaria (test de Dickey-Fuller) para detectar tendencias y series integradas.
Adicionalmente se presentan metodologías para tratar series con comportamientos estacionales.
Otros temas de interés que se cubren en este curso son los modelos ARCH/GARCH para estimar y pronosticar la volatilidad condicional. Finalmente se introduce el concepto de cointegración y se estudian técnicas para estimar e identificar modelos de regresión dinámicos.
Periodo en el que se ofrece el curso
201810 - 201820
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
Página del catálogo en este curso