Universidad de Jaén

Análisis estadístico por la metodología Box-Jenkins. Modelos de transferencia. Introducción al análisis espectral de series cronológicas. Tratamiento en ordenador.

- Conocer los modelos básicos de series temporales y  las hipótesis necesarias para su formulación.

- Introducir al alumno en el manejo de las técnicas de series temporales por medio de software estadístico.

- Resolver problemas de situaciones reales.

1.      CONCEPTOS FUNDAMENTALES.

• Procesos  Estocásticos.
• Las funciones de autocovarianza y autocorrelación.
• La función de autocorrelación parcial.
• Procesos de ruido blanco.
• Estimación de la media, autocovarianzas y autocorrelaciones.
• Representaciones autorregresivas y de medias móviles de procesos de series temporales.
• Ecuaciones en diferencias lineales.

2.      MODELOS DE SERIES TEMPORALES ESTACIONARIOS.

• Modelos autorregresivos.
• Modelos de medias móviles.
• Relación dual entre los modelos autorregresivos y de medias móviles.
• Modelos autorregresivos de medias móviles.

3.      MODELOS DE SERIES TEMPORALES NO ESTACIONARIOS.   

·          No estacionariedad en la media.

·          Modelos autorregresivos de medias móviles integrados.

·          No estacionariedad en la varianza y en la autocovarianza.

4.      PREDICCIÓN.   

•        Predicción de minimo error en media cuadrática.
•            Cálculo de las predicciones.
•        Actualización de las predicciones.

5.      IDENTIFICACIÓN. 

•    Identificación de modelos.
•     Representaciones gráficas y transformaciones.

6.      ESTIMACIÓN.

•   Método de los momentos.
•   Método de máxima verosimilitud.
•       Método de mínimos cuadrados.
•      Optimización numérica.

7.      DIAGNOSIS Y VALIDACIÓN.

•         Análisis de estacionariedad.
•          Análisis residual.
•            Subespecificación del modelo.
•          Sobreespecificación del modelo.
•            Criterios para seleccionar modelos.
•         Validación.

8.      MODELOS DE SERIES TEMPORALES ESTACIONALES.

•            Métodos tradicionales.
•         Modelos autorregresivos de medias móviles integrados estacionales.
•            Identificación, estimación,  predicción y diagnosis de modelos estacionales.

9.      OTROS TEMAS DE INTERÉS

•         Análisis espectral.
•         Modelos de transferen cia.

Una prueba escrita integrada por problemas tanto numéricos como teóricos.

Los problemas de la prueba escrita deben ser respondidos de forma clara, ordenada y razonada. En consecuencia, se valora la interpretación de los resultados obtenidos.