Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
Asignatura | Series de Tempo | Código | 614493123 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Mestrado Oficial | 2º cuadrimestre |
Primeiro | Optativa | 5 | ||||||||||
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Temas | Subtemas |
1. Series de tempo e procesos estocásticos. | 1.1 Introducción. Gráfico secuencial. Características dunha serie de tempo. Exemplos. 1.2 Os conceptos de proceso estocástico e serie de tempo. Procesos estocásticos. Series de tempo. Exemplos. 1.3 Definicións asociadas a un proceso estocástico. Función de medias. Función de varianzas. Función de autocovarianzas. Función de autocorrelacións simples. Función de autocorrelacións parciais. Procesos estacionarios. Estimación da media, das autocovarianzas e das autocorrelacións simples e parciais. Proceso lineal. Proceso causal. Proceso invertible. 1.4 A descomposición de Wold. |
2. Modelos Box-Jenkins. | 2.1 Introducción. 2.2 Procesos ARMA: Definición e identificación. Procesos autorregresivos. Procesos de medias móviles. Procesos autorregresivos de medias móviles. Distribución asintótica das autocorrelacións simples e parciais muestrales. Identificación das ordes do ARMA a través das autocorrelacións simples e parciais muestrales. 2.3 Procesos ARIMA. 2.3.1 Introducción. Diferenciación regular para eliminar a tendencia. 2.3.2 Definición e identificación. Definición. Identificación das ordes do ARIMA a través das autocorrelacións simples e parciais muestrales do ARMA asociado. 2.3.3 Estimación e diagnose. Estimación: mínimos cudrados, mínimos cadrados condicionados, máxima verosimilitude. Propiedades. Diagnose: métodos gráficos e contrastes de hipóteses. 2.3.4 Selección do modelo e predicción. Criterios de información: AIC, AICc, BIC. Predicción puntual e intervalos de predicción. 2.3.5 Aplicación a datos reais. 2.4 Procesos ARIMA estacionais. 2.4.1 Introducción 2.4.2 Procesos ARMA estacionais: Definición e identificación. 2.4.3 Procesos ARMA estacionais multiplicativos: Definición e identificación. 2.4.4 Procesos ARIMA estacionais: Definición e identificación. 2.4.5 Procesos ARIMA estacionais: Estimación e diagnose. 2.4.6 Procesos ARIMA estacionais: Selección do modelo e predicción. 2.4.7 Medidas da adecuación das prediccións. 2.4.8 Transformacións para estabilizar a varianza. 2.4.9 Aplicación a datos reais. |
3. Tópicos adicionais. | 3.1 Análise de intervención. Efectos permanentes. Efectos transitorios. Función de transferencia. Construcción e estimación do modelo. Aplicación a datos reais. 3.2 Valores atípicos. Atípico aditivo. Atípico innovativo. Detección de valores atípicos. Aplicación a datos reais. 3.3 Regresión con series de tempo. Función de covarianzas cruzadas. Función de correlacións cruzadas: estimación e distribución asintótica. Correlación espuria. Construcción e estimación do modelo. Aplicación a datos reais. |