Read Books Online and Download eBooks, EPub, PDF, Mobi, Kindle, Text Full Free.
Prediccion Con Series Temporales Ejercicios Resueltos Con Spss
Download Prediccion Con Series Temporales Ejercicios Resueltos Con Spss full books in PDF, epub, and Kindle. Read online Prediccion Con Series Temporales Ejercicios Resueltos Con Spss ebook anywhere anytime directly on your device. Fast Download speed and no annoying ads. We cannot guarantee that every ebooks is available!
Book Synopsis Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SPSS by : Maria Perez Marques
Download or read book Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SPSS written by Maria Perez Marques and published by CreateSpace. This book was released on 2014-01-27 with total page 206 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción ,se utiliza el software SPSS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Book Synopsis Econometria de Las Series Temporales. Metodologia Box-Jenkins. Ejercicios Resueltos Con IBM SPSS by : Libros Técnicos
Download or read book Econometria de Las Series Temporales. Metodologia Box-Jenkins. Ejercicios Resueltos Con IBM SPSS written by Libros Técnicos and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2016-03-09 with total page 206 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Los datos de series temporales son una de las estructuras de datos más importantes en el trabajo econométrico aplicado. Este libro comienza tratando los conceptos de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza IBM SPSS. En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author :Juana María Alonso Revenga Publisher :Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola ISBN 13 :9783848461905 Total Pages :156 pages Book Rating :4.4/5 (619 download)
Book Synopsis Series Temporales Análisis Práctico Con Spss Y Sas by : Juana María Alonso Revenga
Download or read book Series Temporales Análisis Práctico Con Spss Y Sas written by Juana María Alonso Revenga and published by Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola. This book was released on 2012-06 with total page 156 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Una serie temporal es el resultado de observar los valores de una variable a lo largo del tiempo en intervalos regulares (cada dia, cada mes, cada ano, ...). El analisis de las series tiene como objetivo explicar la evolucion pasada de la serie para predecir sus valores futuros. Para ello, es necesario desarrollar metodos y modelos matematicos y ajustarlos a nuestros datos reales. Esta metodologia necesita un apoyo informatico para su aplicacion en problemas reales, en nuestro caso hemos elegido los programas SPSS y SAS. Por esta razon, este libro se ha desarrollado con tres objetivos fundamentales: Primero, exponer de forma sencilla y clara los modelos teoricos necesarios para el Analisis de Series Temporales, tanto desde un punto de vista descriptivo como inferencial. Segundo, ilustrar mediante ejemplos con datos reales, como llevar a la practica los modelos teoricos, utilizando en cada problema el software adecuado para resolverlo. Para ello, todos los datos de los ejemplos y ejercicios estan disponibles en una direccion web. Y tercero, ensenar a elegir en cada caso el modelo mas adecuado para el analisis de la serie e interpretar correctamente los resultados obtenidos."
Book Synopsis TECNICAS ESTADISTICAS PREDICTIVAS CON IBM SPSS by : César Pérez López
Download or read book TECNICAS ESTADISTICAS PREDICTIVAS CON IBM SPSS written by César Pérez López and published by . This book was released on 2014 with total page 474 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Statgraphics by : Maria Perez Marques
Download or read book Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Statgraphics written by Maria Perez Marques and published by CreateSpace. This book was released on 2014-01-27 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Book Synopsis Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SAS by : Maria Perez Marques
Download or read book Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SAS written by Maria Perez Marques and published by CreateSpace. This book was released on 2014-01-26 with total page 252 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a través de la metodolgía ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción, se utiliza el software SAS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Book Synopsis Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Eviews y Tramo/Seats by : Maria Perez Marques
Download or read book Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Eviews y Tramo/Seats written by Maria Perez Marques and published by CreateSpace. This book was released on 2014-01-26 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a través de la metodolgía ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción ,se utliza EVIEWS y TRAMO/SEATS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Book Synopsis Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Statgraphics Centurion by : Maria Perez Marques
Download or read book Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Statgraphics Centurion written by Maria Perez Marques and published by CreateSpace. This book was released on 2014-01-27 with total page 152 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS CENTURION.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Book Synopsis Técnicas estadísticas con SPSS 12 by : César Pérez López
Download or read book Técnicas estadísticas con SPSS 12 written by César Pérez López and published by PRENTICE HALL. This book was released on 2005 with total page 824 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis SPSS. Modelos Predictivos by : Cesar Perez
Download or read book SPSS. Modelos Predictivos written by Cesar Perez and published by CreateSpace. This book was released on 2013-01-28 with total page 260 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y técnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las técnicas de la dependencia o técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como válido. Formalmente, la aplicación de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresión, análisis de la varianza y la covarianza, análisis de series temporales, modelos mixtos, modelos de datos de panel, modelos logit y probit y modelos no lineales. Todas estos modelos se estudiarán a lo largo de este libro, tanto teóricamente como con aplicaciones con SPSS.Se presentan ejercicios resueltos para todos los capítulos con el software SPSS, uno de los más adecuados del mercado para este trabajo.
Book Synopsis SPSS. Tecnicas Predictivas de Analisis de Datos by : Antonio Martinez
Download or read book SPSS. Tecnicas Predictivas de Analisis de Datos written by Antonio Martinez and published by CreateSpace. This book was released on 2013-01-29 with total page 252 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante), técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante) y técnicas auxiliares. Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes).Podemos incluir entre las técnicas predictivas de análisis de datos todos los tipos de regresión, series temporales, análisis de la varianza y covarianza, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Tanto los árboles de decisión, como las redes neuronales y el análisis discriminante son a su vez técnicas de clasificación que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato.En este libro se tratan prácticamente todas las técnicas predictivas de análissi de datos y se ilustran con ejemplos resueltos exhaustivamente con el software SPSS.
Book Synopsis Métodos estadísticos avanzados SPSS by : César Pérez López
Download or read book Métodos estadísticos avanzados SPSS written by César Pérez López and published by . This book was released on 2005 with total page 775 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Índice Extractado - Introducción 1. Entorno de trabajo de SPSS 2. Operadores y funciones. Aplicaciones 3. Técnicas de dependencia y modelos econométricos; Regresión múltiple 4. Modelos econométricos no lineales y correlación canónica 5. Modelos econométricos de elección discreta binaria y múltiple; Logia y Probit 6. Modelos econométricos de series temporales; Suavizado, predicción y metodología ARIMA 7. Modelos econométricos del análisis de la varianza y la covarianza simple y múltiple 8. Modelos econométricos de datos de panel; Modelos mixtos 9. Modelos econométricos de clasificación ad hoc; Análisis discriminante 10. Técnicas de clasificación post hoc; Análisis cluster 11. Reducción de la dimensión con variables cuantitativas; Componentes principales y análisis factorial 12. Reducción de la dimensión con variables cualitativas; Correspondencias simples y múltiples 13. Reducción de la dimensión con variables cualitativas y cuantitativas; Escalamiento óptimo 14. Reducción de la dimensión; Análisis conjunto 15. Reducción de la dimensión; Fiabilidad de escalas y escalamiento multidimensional. Índice alfabético.
Book Synopsis Técnicas estadísticas con SPSS. by : José Emilio Gondar Nores
Download or read book Técnicas estadísticas con SPSS. written by José Emilio Gondar Nores and published by . This book was released on 1999* with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis SERIES TEMPORALES a Través de STATGRAPHICS CENTURION by : Csar Lpez Prez
Download or read book SERIES TEMPORALES a Través de STATGRAPHICS CENTURION written by Csar Lpez Prez and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2016-06-29 with total page 196 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Las t�cnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento te�rico previo. Entre este grupo de t�cnicas se encuentran los modelos de series temporales. Formalmente, la aplicaci�n de todo modelo debe superar las fases de identificaci�n objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimaci�n (proceso de c�lculo de los par�metros del modelo elegido para los datos en la fase de identificaci�n), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicci�n (proceso de utilizaci�n del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Este texto profundiza en todas esta fases mediante la metodolog�a de BOX-JENKINS de los modelos ARIMA. Asimismo, tambi�n se tratan los modelos del an�lisis de la intervenci�n y de la funci�n de transferencia. Todas las t�cnicas mencionadas se desarrollan en este libro a trav�s de STATGRAPHICS CENTURION y se ilustran con numerosos ejercicios resueltos que clarifican los conceptos.
Book Synopsis Análisis de series temporales by : Daniel Peña
Download or read book Análisis de series temporales written by Daniel Peña and published by . This book was released on 2010-10-18 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Modelos Multivariantes de Series Temporales by : César López
Download or read book Modelos Multivariantes de Series Temporales written by César López and published by CreateSpace. This book was released on 2015-01-26 with total page 198 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El análisis de series temporales es la herramienta esencial en el campo de la predicción. Aproximarse a evoluciones futuras de series de datos es una tarea difícil. La metodología matemática subyacente no es trivial y su aplicación práctica presenta muchos obstáculos. Si esta tarea ya no es trivial en el campo univariante, presenta aún más dificultades en el campo multivariante. Este libro pretende explicar la predicción mediante series temporales en el campo multivariante. Se presenta paso a paso la extensión de la metodología de Box y Jenkins al campo multidimensional. Asimismo, se resuelven ejemplos prácticos que ilustran los conceptos teóricos y que enseñan a aplicarlos a series reales.El contenido más importante del libro es el siguiente:ANÁLISIS DE LA INTERVENCIÓN Y MODELOS DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA MODELOS DE INTERVENCIÓN IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE INTERVENCIÓN VALORES ATÍPICOS (OUTLIERS) OUTLIERS ADITIVOS (AO) OUTLIERS INNOVACIONALES (IO) OUTLIERS DE CAMBIO EN NIVEL (LS) OYTLIERS DE CAMBIO TEMPORAL (TC) MODELO UNIVARIANTE DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA IDENTIFICACIÓN, ESTIMACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA. MODELOS DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA ESTACIONALES EVIEWS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN. LOS PROGRAMAS TRAMO Y SEATS SAS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN Y FUNCIÓN DE TRANSFERECIA SPSS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES MODELOS ARMA VECTORIALES PROCESO VAR(1) PROCESOS VAR(P) PROCESOS VMA(Q) VARMA(P,Q) CONSTRUCCIÓN DE MODELOS VARMA PARA SERIES ESTACIONARIAS PROCESOS SVAR, PVAR Y BVAR. MODELOS DE CORRECCIÓN DEL ERROR ESTIMACIÓN DE MODELOS VAR EN EVIEWS A TRAVÉS DE MENÚS COINTEGRACIÓN EN MODELOS VAR EN EVIEWS A TRAVÉS DE MENÚS MODELO DE VECTOR DE CORRECCIÓN DEL ERROR EN MODELOS VAR CON EVIEWS SAS Y LOS MODELOS VAR. CONTRASTES DE CAUSALIAD Y COINTEGRACIÓN. TEST DE JOHANSEN CONTRASTE DE JOHANSEN EN MODELOS VAR CON SAS MODELO DE VECTOR DE CORRECCIÓN DEL ERROR EN MODELOS VAR CON SAS MODELOS VAR CON VARIABLES EXÓGENAS (VARX) EN SAS MODELOS DINÁMICOS CON SERIES TEMPORALES. CAMBIO ESTRUCTURAL, RAÍCES UNITARIAS Y COINTEGRACIÓN. MODELOS DINÁMICOS CON SERIES TEMPORALESESTABILIDAD ESTRUCTURAL EN MODELOS CON SERIES TEMPORALES Cambio estructural y contrastes de Chow RESIDUOS RECURSIVOS: CONTRASTES BASADOS EN ESTIMACIÓN RECURSIVA CONTRASTES CUSUM Y CUSUMQ MODELOS INESTABLES: REGRESIONES ESPURIASTESTS DE RAÍCES UNITARIAS MODELOS ESTABLES EN EL LARGO PLAZO: ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN MODELOS DE CORRECCIÓN POR EL ERROR MCEEVIEWS Y LOS MODELOS DINÁMICOS RAÍCES UNITARIAS, COINTEGRACIÓN Y CAMBIO ESTRUCTURAL CON EVIEWS RAÍCES UNITARIAS, COINTEGRACIÓN Y CAMBIO ESTRUCTURAL CON SAS
Book Synopsis Análisis de series temporales by : César Pérez López
Download or read book Análisis de series temporales written by César Pérez López and published by . This book was released on 2023 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Descripción del editor: "El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales.El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las series temporales o modelos econométricos que tengan relación con las series de tiempo. Asimismo, es útil para los profesionales de la Economía, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales y otras ramas científicas en las que se aplican las técnicas de modelización temporal y la predicción.El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con series temporales, como el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones cíclicas y tratando los métodos deterministas de predicción y suavizado (medias móviles, Holt-Winters, etc.). A continuación, se abordan los métodos estocásticos de predicción presentando el análisis univariante de series temporales a través de los modelos ARIMA y la metodología de Box-Jenkins, incluyendo modelos estacionales y generales con sus etapas de identificación, estimación, diagnosis y predicción. Posteriormente se abordan temas más avanzados como el análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia. También se desarrollan métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales y espacio de los estados.Representa un valor añadido fundamental el análisis detallado de las posibilidades del software R para obtener predicciones a través de las series temporales. Se hace hincapié en los métodos de predicción automática que incorpora R en sus últimas versiones.En cuanto a la metodología docente, cada capítulo comienza con una exposición resumida de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capítulos finalizan con la resolución clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio." (Garceta).
