Modelos estadísticos para series temporales

Abstract

El material del Bloque II de la asignatura Análisis de Series Temporales se centra en los modelos estadísticos para series temporales, proporcionando las herramientas necesarias para describir, predecir y comprender el comportamiento de series temporales. Este bloque comienza con los modelos básicos, incluyendo el ruido blanco, el paseo aleatorio, los modelos de media móvil (MA) y los modelos autorregresivos (AR), explicando sus características fundamentales y su utilidad para representar distintos tipos de series temporales. A continuación, se introducen los modelos avanzados ARMA y ARIMA, detallando cómo combinan componentes autorregresivas y de media móvil, y cómo pueden aplicarse para modelar series con tendencias o estacionalidades. Asimismo, se aborda el proceso de identificación, estimación y diagnóstico de modelos, incluyendo criterios para seleccionar el modelo adecuado, técnicas de estimación de parámetros y pruebas para evaluar su ajuste y validez. Finalmente, este bloque proporciona ejemplos y ejercicios prácticos que permiten consolidar la comprensión de los modelos estadísticos y su aplicación al análisis de series temporales.