Análisis en series temporales

Introducir los aspectos básicos de la modelación de series de tiempo así como de la predicción de valores futuros

1.Conceptos fundamentales. Análisis descriptivo, componentes de tendencia, estacionalidad y componente irregular o aleatoria (3h)

2 Procesos estocásticos estacionarios y no estacionarios, función de auto-correlación (3h)

3. Modelos autorregresivos (AR), modelos de medias móviles (MA), mixtos (ARMA). Ajuste del modelo (estimación de parámetros). Selección y validación de los modelos. Predicción puntual y por intervalos de valores futuros.(8h)

4. Series de memoria corta y de memoria larga. Modelos ARIMA y ARFIMA (3h).

5. Redes neuronales. Aplicación a la predicción de series de tiempo (5h).