Series Temporales
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Tecnología de la Información
Add to calendarEn este curso se estudiará la descomposición de series temporales, el uso de regresores externos, los principales modelos: ARIMA, alisado exponencial, redes neuronales, random forest e híbridos.
Descripción
Una serie temporal es un conjunto de observaciones de una variable de interés (evolución de precios, evolución diaria del IBEX-35, etc.) cuya evolución se sigue a lo largo del tiempo en intervalos regulares (días, meses o años).
El objetivo principal es explicar la evolución de la serie a lo largo del tiempo y pronosticar sus valores futuros. Las variables/series pueden ser económicas, financieras o de otros tipos, ya que la técnica de series temporales se utiliza en muchas disciplinas.
Information
Objetivos
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Usar los principales paquetes estadísticos que proporciona R-Project/R-Studio en Series Temporales.
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Conocer las características de una serie temporal.
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Utilizar los modelos ARMA, ARIMA y Modelos Estacionales.
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Hacer predicciones una vez ajustado los modelos.
Datos del programa
Duración: El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.
Días de clase: Del 18 al 31 de enero.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia.
MÓDULES
En todos los negocios y áreas de estudio el análisis temporal es un elemento fundamental. Ya sea para estudiar tendencias, comparar distintos momentos en el tiempo o, cada vez con mayor frecuencia, predecir el comportamiento futuro de una variable.
En este módulo se estudiarán:
- Descomposición de series temporales
- Uso de regresores externos
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Principales modelos:
- ARIMA
- alisado exponencial
- redes neuronales
- random forest
- híbridos
- Periodicidad
- Tendencia
- Volatilidad-Varianza
- Ciclo Estacional
- Descomposición de una serie temporal
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Ejemplos y Ejercicios en R
- Eliminación de la tendencia
- Transformación para la homocedasticidad
- Eliminación para el ciclo estacional
- Ejemplos y Ejercicios en R
- Función de Autocorrelación Simple (FAS)
- Función de Autocorrelación Parcial (FAP)
- Series Estacionarias en la FAS y la FAP
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Ejemplos y Ejercicios en R
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