PREDICCIîN con SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES: METODOLOGêA de BOX JENKINS. MODELOS ARIMA Ejercicios con R

PREDICCIîN con SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES: METODOLOGêA de BOX JENKINS. MODELOS ARIMA Ejercicios con REn este libro vamos a ver el estudio de las series temporales desde el punto de vista estocstico o moderno, que utiliza mtodos complejos y su aplicacin requiere series largas. Existen predicciones condicionales e incondicionales. Las predicciones condicionales se realizan a travs de modelos causales (se predicen valores futuros de la variable independiente de un modelo segn los valores que tomen las variables independientes del modelo ajustado). Las

En este libro vamos a ver el estudio de las series temporales desde el punto de vista estoc‡stico o moderno, que utiliza mŽtodos complejos y su aplicaci—n requiere series largas. Existen predicciones condicionales e incondicionales. Las predicciones condicionales se realizan a travŽs de modelos causales (se predicen valores futuros de la variable independiente de un modelo segœn los valores que tomen las variables independientes del modelo ajustado). Las predicciones incondicionales se realizan mediante mŽtodos autoproyectivos (se predicen valores futuros de una variable en funci—n de valores pasados, actuales y futuros de la misma). Pero las predicciones incondicionales pueden tener un enfoque determinista o estoc‡stico segœn la naturaleza del modelo utilizado. En este cap’tulo se estudian las predicciones incondicionales mediante mŽtodos autoproyectivos con un enfoque estoc‡stico a travŽs de los modelos ARIMA de Box y Jenkins incluyendo el an‡lisis de la intervenci—n y los modelos de la funci—n de transferencia (modelos ARMAX).