Análisis de series de tiempo Álvaro Montenegro García
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Detalles de publicación: Bogotá Pontificia Universidad Javeriana 2011Edición: 1a edDescripción: 396 p. il., gráficas 24 cmISBN: - 9789587163964
- 650.01513 M657a 21
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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| Libro Colección General | Central Bogotá Exhibidor Piso 1B | Colección General | 650.01513 M657a (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 0000000126544 | ||
| Libro Colección General | Central Bogotá Sala General | Colección General | 650.01513 M657a (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Disponible | 0000000126545 |
Incluye bibliografía
1. Introducción ; 2. Conceptos y herramientas de análisis ; 3. Modelo autoregresivo y modelo promedio móvil ; 4. Estimación de modelos ARMA (p,q) ; 5. Modelos estacionarios multivariados ; 6. Predicción económica ; 7. Modelos ARCH ; 8. Procesos estocásticos no estacionarios ; 9. Raíces unitarias y cointegración bivariada ; 10. Cointegración multivariada
El tema que nos ocupa en este texto es el desarrollo y la aplicación de técnicas estadísticas para modelar y predecir el comportamiento de variables a través del tiempo, específicamente en el área de la economía. Si bien las técnicas son universales, cada disciplina las aplica a variables como precios, producción o empleo. En otras disciplinas las aplica a sus propias variables. Por ejemplo, en economía se aplican a variables como precios, producción o empleo. En otras disciplinas se utilizan para estudiar la temperatura, la pluviosidad, la tasa de natalidad, la polución, el nivel de colesterol, el conteo de peces, el número de asaltos bancarios, la cantidad de manchas solares, etc.