Series de Tiempo

Objetivo:

Introducir al estudiante en el vasto campo de la Econometría de Series de Tiempo. Familiarizar al estudiante con el concepto de Pronóstico de Series de Tiempo.

Ponderación de la calificación:

Exámenes parciales 50%

Proyecto de investigación 20%

Examen Final 30%

Bibliografía:

Texto: Elements of Forecasting

Autor: Francis X. Diebold

Editorial: South Western College Publishing

Material de apoyo:

Texto: The Econometric Modelling of Financial Time Series

Autor: Terence C. Mills

Editorial: Cambridge

 

 

 

Temas y Subtemas

1. Introducción y Panorama General
1. Métodos de pronóstico
2. Bibliografía y Software
3. Conceptos para revisión
4. Modelo de Regresión Lineal
2. Consideraciones básicas para un pronóstico exitoso
1. El ambiente de decisión y la "Loss Function"
2. El horizonte del pronóstico
3. El conjunto de información
4. El principio de "Parismony" y el Principio de "Shrinkage"
3. Gráficas estadísticas para el pronóstico
1. Por qué es importante el análisis gráfico
2. Técnicas gráficas simples
3. Elementos del estilo gráfico
4. Modelando y pronosticando
1. Modelando tendencias
2. Estimando modelos de tendencia
3. Pronosticando tendencias
4. Seleccionar modelos de pronóstico usando los criterios de Akaike y Schwarz
5. Modelando y pronosticando estacionalidad
1. La naturaleza de la estacionailidad
2. Modelando la estacionalidad
3. Pronosticando series estacionales
4. Seleccionar procedimientos de pronóstico
6. Caracterizando los ciclos
1. Series de tiempo estacionarias
2. "White noise"
3. El operador de rezagos
4. El proceso general lineal y los rezagos racionalmente distribuidos
5. Estimación e inferencia para la media, funciones de autocorrelación y de autocorrelación parcial
7. Modelando los ciclos: MA, AR y ARMA
1. Promedios móviles (MA)
2. Autorregresivos (AR)
3. Promedios móviles autorregresivos (ARMA)
8. Pronosticando ciclos
1. Pronósticos óptimos
2. Pronosticando procesos de promedios móviles
3. La regla de la cadena del pronóstico