Curso de Análisis de Series de Tiempo, Otoño 2022
a) La naturaleza de los datos de series de tiempo
b) Ejemplos y aplicaciones de las series de tiempo
a) Ecuaciones en diferencia homogéneas de primer orden, ordenes superiores y sus soluciones
b) Operadores de rezago y sus representaciones
c) Representación de algunos procesos divergentes
a) Procesos AutoregresivosAR(p)
b) Procesos de Medias Móviles MA(q)
c) Procesos ARMA(p, q) y ARIMA(p, d, q)
d) Función de Autocorrelación, Función de Autocorrelación Parcial y Pronósticos
a) Modelos ARCH y GARCH
b) Otros ejemplos de modelos de volatilidad
a) Definición y Formas de No Estacionariedad
b) Eliminación de la Tendencia
c) Pruebas de Raíz Unitaria: Dickey-Fuller, Dickey-Fuller Aumentada, Phillips-Perron y de Cambio Estructural
d) Descomposición de Series de Tiempo (Filtros)
a) Definición y caracterización del concepto de causalidad
b) Prueba de Causalidad -- Causalidad de Granger
c) Definición y representación del Sistema
d) Análısis de Impulso-Respuesta
e) Modelos VAR(1), VAR(2) y VAR(p)
f) Representación de Medias Móviles
a) Definición y Propiedades del Proceso de Cointegración
b) Cointegración de Modelos de una Ecuación
c) Cointegración de Modelos de Vectores Autoregresivos
d) Cointegración y la Teoría Económica
a) M−ARCH
b) M−GARCH
1. Notas de Clase: https://timely-sherbet-faa2ff.netlify.app/index.html
2. Scripts y R-Markdown: https://github.com/benjov/Series-de-Tiempo-2022
Recomendación: Clonar el repositorio y actualizar constantemente (git pull)