| Centro |
| Facultad de Ciencias Matemáticas |
| Departamento |
| Análisis Económico |
| Profesor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| En las clases teóricas se irán presentando los diferentes modelos matemáticos. La explicación de cada modelo irá apoyada por casos prácticos y artículos. En las clases prácticas se iniciará al alumno en el uso del programa econométrico Eviews. |
| Met. Avaluació |
| Tanto la parte teórica como la práctica se evaluará a través de un trabajo realizado con Eviews. Aquellos alumnos que se examinen en septiembre realizaran exclusivamente una prueba escrita como medio de evaluación. La concesión o no de un examen extraordinario es atribución exclusiva del profesor. |
| Bibliografia |
| Uriel, E. y Peiró, A. (2005) Introducción al análisis de series temporales. Editorial AC Peña, D. (1999) Estadística: modelos y métodos 2 (Modelos lineales y Series Temporales.) Alianza Universidad Textos. Pulido, A. y López, A.M. (1999) Predicción y simulación aplicada al a economía y gestión de empresas. Pirámide. Uriel, E. (2005) Introducción al análisis de series temporales. Paraninfo. |
| Continguts |
| 1. Introducción a las series temporales 1.1. Concepto de serie temporal y ejemplos 1.2. Representación gráfica de una serie. Predicción 1.3. Principales componentes: tendencia, estacionalidad, ciclo y error 1.4. Observaciones anómalas, análisis de intervención, efectos calendario y valores extremos 1.5. Modelo aditivo y modelo multiplicativo 1.6. Descriptiva de una serie temporal: función de autocorrelación y raíces unitarias 1.7. Métodos de análisis 2. Técnicas clásicas de análisis 2.1. Introducción 2.2. Técnicas de alisado de series temporales. 2.3. Otros métodos sencillos de previsión. 2.4. Desestacionalización 2.5. Aplicación práctica a través de un artículo. 3. Modelos ARIMA (no estacionales) 3.1. Procesos autorregresivos y en medias móviles 3.2. Integración 3.3. Metodología Box-Jenkins para modelos no estacionales 4. Modelos SARIMA (estacionales) 4.1. Modelos estacionales puros 4.2. Modelos regulares y estacionales 4.3. Ampliación de la metodología Box-Jenkins para modelos estacionales 4.4. Aplicación práctica a través de un artículo. 5. Cointegración 5.1. Cointegración 5.2. Modelos de corrección de error 5.3. Aplicación práctica a través de un artículo 6. Vectores autorregresivos 6.1. Modelo teórico 6.2. La función de respuesta a impulsos 6.3. Descomposición de las varianzas de los errores de predicción. 6.4. Aplicación práctica a través de un artículo |
| Objetius |
| El contenido de este módulo tiene como objetivo fundamental la adquisición de los contenidos econométricos necesarios para abordar problemas vinculados con series temporales. De forma más específica se aprenderá a modelizar el comportamiento de una serie temporal para poder realizar predicciones de la misma minimizando la incertidumbre. Además, se contemplará el caso en que se trabaja de forma simultanea con más de una serie temporal. |
| URL de Fitxa |
| http://www.uv.es/iarribas |