En este trabajo se propone una metodología para la identificación correcta de modelos de series de tiempo no lineales que captura el comportamiento real de las series temporales y le permita al investigador obtener mayor comodidad en el tratamiento de datos no lineales. Garantizándole la elección del mejor modelo basado en diferentes pruebas de hipótesis de linealidad y criterios de decisión. La metodología es validada por medio de datos simulados y datos reales, los resultados obtenidos son satisfactorios y muestran el buen comportamiento de la misma
Se trata de mostrar como un uso casi elemental de los modelos ARIMA proporciona informacion importan...
La presencia de anómalos en series temporales puede causar sesgos considerables en elementos tales c...
Se examina el comportamiento de tres técnicas de análisis de diseños de series temporales interrumpi...
Propuesta metodológica basada en la aproximación racional de Padé, para la modelización de series te...
Uno de los aspectos centrales y que actualmente adquiere gran relevancia es la Modelación de series ...
Se describen los pasos operativos del metodo X11 y se relaciona este con los modelos ARIMA con INTER...
En este trabajo se presenta un procedimiento para estimar factores comunes en series temporales que ...
En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
Los estudios de investigación recientes indican que la dificultad del modelado y la predicción de un...
El trabajo se centra en la modelización dinámica en modelos de regresión, más detalladamente en el á...
En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
En este trabajo se propone una señal del nivel y del crecimiento tendencial de una variable económic...
El presente trabajo fin de grado consiste en el análisis y la simulación de una instalación de ensay...
Se estudia una clase de modelos ARIMA Fraccionalmente Integrados denominados modelos ARFIMA;los cual...
La Tesis se enmarca dentro del ámbito de estudio de los mercados financieros y más concretamente en ...
Se trata de mostrar como un uso casi elemental de los modelos ARIMA proporciona informacion importan...
La presencia de anómalos en series temporales puede causar sesgos considerables en elementos tales c...
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