Docente:
Dra. Silvia Ojeda
Carga horaria:
40 horas.
Breve descripción:
Se introduce el estudio de los procesos estocásticos. En primera instancia se revisará la teoría asintótica necesaria, para luego abordar el modelado de series de tiempo estacionarias y no estacionarias, univariadas y multivariadas. Se abordará el estudio de aplicaciones de modelado de series de tiempo observadas en el campo de la Economía, de la Climatología, la Biología, las Ciencias Agropecuarias y las Ciencias Sociales.
Contenidos mínimos:
Procesos estocásticos continuos y discretos: ruido blanco, procesos gaussianos, procesos de Poisson, movimiento browniano. Procesos estocásticos estacionarios: sentido fuerte y débil. Teorema funcional central del límite. Distribuciones asociadas a los movimientos brownianos. Modelos ARMA: identificación, estimación (mínimos cuadrados, máxima verosimilitud completa y condicional), validación. Pruebas de hipótesis de estacionariedad (KPSS) y no estacionariedad (Dickey-Fuller y Phillips-Perron). Modelos no estacionarios: ARIMA y de Corrección del Error. Construcción de pronósticos y evaluación de la capacidad predictiva de modelos de predicción.
Bibliografía:
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