Este curso revisa los métodos para el análisis de series de tiempo y muestra cómo realizar el análisis usando Stata. El curso cubre métodos para la gestión de datos, estimación, selección de modelos, prueba de hipótesis e interpretación.
Para problemas univariados, el curso cubre modelos autorregresivos de media móvil (ARMA), filtros lineales, modelos de memoria larga, modelos de componentes no observados y modelos generalizados autorregresivos condicionalmente heterocedásticos (GARCH). Para problemas multivariados, el curso cubre modelos vectoriales autorregresivos (VAR), modelos VAR de cointegración, modelos de espacio de estados, modelos de factores dinámicos y modelos GARCH multivariados. Los ejercicios complementarán las conferencias y los ejemplos de Stata.
Propuesta de Valor: ESTADÍSTICA - AUDITORIA - PLANIFICACIÓN - E-BUSINESS
Duración: 16 Horas
3.1. PROCESOS DE MEDIA MÓVIL Y AUTORREGRESIVOS
3.2. MODELOS ARMA
3.3. MODELOS ARMA ESTACIONARIOS PARA DATOS NO ESTACIONARIOS
3.4. MODELOS ESTACIONALES MULTIPLICATIVOS
3.5. TENDENCIAS DETERMINISTAS VERSUS ESTOCÁSTICAS
3.6. MODELOS AUTORREGRESIVOS CONDICIONALMENTE HETEROCEDÁSTICOS
3.7. MODELO DE MEDIA MÓVIL AUTORREGRESIVO FRACCIONALMENTE INTEGRADO
3.8. PRUEBAS DE ROTURAS ESTRUCTURALES
3.9. MODELOS DE CONMUTACIÓN DE MARKOV
4.1. FILTROS LINEALES
4.2. UNA RÁPIDA INTRODUCCIÓN AL DOMINIO DE LA FRECUENCIA
6.1. MODELOS AUTORREGRESIVOS VECTORIALES
6.2. UN MODELO PARA COINTEGRAR VARIABLES
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.