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ANALISIS DE SERIES TEMPORALES

 (En papel)

DANIEL PEÑA

, 2010
  • Nº de páginas: 608 págs.
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • Editorial: ALIANZA EDITORIAL
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788420669458
Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigación actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado en cualquier rama científica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales con los paquetes estadísticos más utilizados.

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Prefacio1. Introducción a las series temporales.- 2. Análisis descriptivo de una serie temporal.- 3. Series temporales y procesos estocásticos.- 4. Procesos autorregresivos.- 5. Procesos de media móvil y ARMA.- 6. Procesos integrados y de memoria larga.- 7. Procesos ARIMA estacionales.- 8. Predicción con modelos ARIMA.- 9. La identificación de los posibles modelos ARIMA.- 10. Estimación y selección de modelos ARIMA.- 11. Diagnosis del modelo y predicción.- 12. Análisis de intervención.- 13. Valores atípicos.- 14. Modelos no lineales.- 15. Modelos de heterocedasticidad condicional.- 16. Casos de series temporales univariantes.- 17. Regresión dinámica entre variables estacionarias.- 18. Regresión entre variables integradas. Cointegración.- 19. Modelos multivariantes.BibliografíaÍndice analítico.

Datos del libro

  • Nº de páginas: 608 págs.
  • Editorial: ALIANZA EDITORIAL
  • Lengua: CASTELLANO
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • ISBN: 9788420669458
  • Año edición: 2010
  • Plaza de edición: ES
  • Ver tabla de contenidos

Resumen

Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigación actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado en cualquier rama científica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales con los paquetes estadísticos más utilizados.

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