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Product Identifiers
PublisherCreateSpace
ISBN-101495346935
ISBN-139781495346934
eBay Product ID (ePID)218895495
Product Key Features
Book TitlePrediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con Statgraphics Centurion
Number of Pages152 Pages
LanguageSpanish
Publication Year2014
TopicForecasting
GenreBusiness & Economics
AuthorMaria Marques
FormatTrade Paperback
Dimensions
Item Height0.3 in
Item Weight14.3 Oz
Item Length10 in
Item Width8 in
Additional Product Features
Intended AudienceTrade
SynopsisDentro de las estructuras de datos m s importantes, t picas en el trabajo econom trico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos t picos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los ndices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de autom viles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un par metro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicci n, para posteriormente profundizar en la mayor a de las t cnicas para la obtenci n de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los m todos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a trav s de la metodolog a ARIMA univariante y multivariante para la obtenci n de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicci n se utiliza el software STATGRAPHICS CENTURION. En cuanto a la metodolog a, se presentar n conceptos te ricos concretos y concisos al principio de los temas ilustr ndolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodolog a y en ndice creciente de dificultad., Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS CENTURION.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
