Métodos modernos de Series de Tiempo y sus Aplicaciones. Conceptos Fundamentales y Ejemplos Prácticos

Este trabajo se inicia con un breve estudio de la evolución de lastécnicas para analizar series de tiempo. Lego se pasa al análisis de lacorrelación serial, los modelos ARMA, ARIMA y otros no estacionarioshasta alcanzar los métodos de Box y Jenkins de identificación,estimación, control y predicción. Se sigue con un estudio econométricode las series cronológicas. Luego se presenta el análisis en el dominio delas frecuencias. A continuación el estudio se centra en el enfoque deespacio de estado con aplicaciones del filtro y suavizador de Kalman.Finalmente se estudia el problema de la volatilidad, tanto en el enfoquede los modelos ARCH-GARCH (y sus variantes) como de los modelos devolatilidad estocástica. En todos los casos se presentan ejemplosprácticos con uso intensivo de paquetes de computación muy actuales.Fil: Abril, María de Las Mercedes. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones Estadísticas; ArgentinaFil: Abril, Juan Carlos. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones Estadísticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentin