OBJETIVOS Y COMPETENCIAS

Se pretende modelizar el comportamiento de una serie de observaciones de una variable tomadas secuencialmente a lo largo del tiempo. Para ello se utilizarán modelos estadísticos paramétricos. Estos modelos nos permitirán comprender la dinámica de la serie, así como predecir sus futuros valores. La metodología utilizada será ilustrada a través de su aplicación a datos reales, para lo que se hará uso del paquete estadístico R. El manejo de dicho paquete en el contexto específico de las series de tiempo será aprendido a lo largo del curso.

CONTENIDO

  • Series de tiempo y procesos estocásticos. Introducción. Los conceptos de proceso estocástico y serie de tiempo: Ejemplos. Definiciones asociadas a un proceso estocástico. La descomposición de Wold.
  • Modelos Box-Jenkins. Introducción. Procesos ARMA: Definición e identificación. Procesos ARIMA: Definición e identificación. Estimación y diagnosis. Selección del modelo y predicción. Aplicación a datos reales. Procesos ARIMA estacionales. Aplicación a datos reales.
  • Tópicos adicionales. Análisis de intervención. Valores atípicos. Regresión con series de tiempo.

METODOLOGÍA DOCENTE

La actividad presencial en el aula consistirá tanto en clases de tipo teórico/práctico impartidas por el profesor como en la participación activa de los alumnos a través de la realización de análisis prácticos.

CRITERIOS Y MÉTODOS DE EVALUACIÓN

Se realizará a través de:

  • Resolución y entrega de ejercicios prácticos y/o trabajos propuestos por el profesor a lo largo del curso.
  • Examen escrito A: test de conocimientos teórico-prácticos.
  • Examen escrito B: análisis de una serie de tiempo con ayuda del software estadístico R.

RECOMENDACIONES

Para superar con éxito la capacitación es fundamental el seguimiento diario del trabajo realizado en el aula. También son recomendables conocimientos básicos de Probabilidad y de Inferencia Estadística (por ejemplo, haber cursado la capacitación Modelos de Probabilidad y Estadística Aplicada). Por último, el disponer de nociones generales sobre el paquete estadístico R facilitará la comprensión de su uso en el contexto específico de la series de tiempo. Es fundamental la asistencia regular a las clases, ya que es muy importante el seguimiento del trabajo realizado en el aula.