Es un curso de introducción al análisis de series temporales en el que se comienza estudiando los métodos clásicos de descomposición y se pasa después a un análisis más moderno mediante el uso de modelos estocásticos. El objetivo prioritario de esta asignatura es que el alumno aprenda a determinar la estructura subyacente en una serie temporal para poder utilizarla al predecir los valores futuros de la serie. Al final del curso los estudiantes serán capaces de utilizar herramientas de análisis y programas informáticos con el fin de identificar el mejor modelo para realizar la predicción de una serie temporal.

DESCRIPTORES:

Componentes de una series temporal: tendencia, ciclo, estacionalidad. Componentes determinísticos y estocásticos. Extracción de señales. Procesos estocásticos. Modelos ARIMA.



CONTENIDO:



16) Fundamentos de la predicción Económica.

17) Métodos de predicción no paramétricos y funciones del tiempo

18) Procesos estocásticos.

19) Modelos de series temporales estacionarios.

20) Modelos de series temporales no estacionarios.

21) Modelos ARIMA. Elaboración y predicción.

Fundamentos de la predicción Económica.

Métodos de predicción no paramétricos y funciones del tiempo

Procesos estocásticos

Modelos de series temporales estacionarios

Modelos de series temporales no estacionarios

Modelos ARIMA. Elaboración y predicción.

La metodología docente se basará en cuatro tipos de sesiones lectivas: clases magistrales en las que se desarrollarán los distintos temas del programa del curso, explicando los conceptos e ilustrándolos con ejemplos, clases prácticas en el aula donde se realizarán ejercicios y problemas para afianzar los conceptos del curso, prácticas de ordenador en las que el alumno aprenderá a utilizar programas para el análisis de series temporales y seminarios donde se presentarán y comentarán ejercicios y/o trabajos.



Plataforma de apoyo a la docencia Moodle. En dicha plataforma se encuentran a disposición de los alumnos los materiales didácticos utilizados a lo largo del curso (programa, horarios, ejercicios, apuntes, lecturas, datos, etc.).



Los ejercicios prácticos serán proporcionados y discutidos en las clases. Es posible que se pida a los estudiantes la resolución de algunos problemas por escrito tanto directamente como a través de la plataforma virtual de apoyo docente.

• Final Assessment System

Las competencias serán evaluadas mediante un proceso de evaluación continua y la calificación final será obtenida de la forma siguiente:



Ejecución y presentación de ejercicios individuales y/o en grupo: 40%

Prueba final escrita: 60%



La evaluación para aquellos estudiantes que no sigan el sistema de evaluación continua consistirá en una prueba final. En ella se evaluarán las competencias señaladas anteriormente así como el grado de cumplimiento de los objetivos marcados en este programa. En ambos casos (evaluación continua o sólo prueba final) para superar la asignatura es requisito indispensable obtener al menos una calificación mínima de 4 puntos sobre 10 en la prueba final escrita.



Aquellos alumnos que sean evaluados mediante evaluación continua, recibirán la calificación de “No Presentado” si no se presentan a la prueba final y no entregan al menos la mitad de las tareas o ejercicios evaluables, en caso contrario se les calificará con la nota media que corresponda, valorando con un cero las tareas, ejercicios o pruebas no realizadas. De acuerdo con la normativa de permanencia vigente la calificación de "No presentado" implica la renuncia voluntaria a la correspondeinte convocatoria.



El alumno que, por las causas justificadas recogidas en la normativa de evaluación, desee estar exento de evaluación continua deberá solicitarlo en Decanato en los plazos previstos para ello.



El sistema de evaluación de la segunda convocatoria de cada curso académico será, en todo

caso, un examen final que determinará el 100% de la calificación. En este examen se evaluarán todas las competencias y contenidos desarrollados en las actividades del periodo

de docencia presencial de la asignatura.

El sistema de evaluación de la convocatoria extraordinaria de cada curso académico será, en todo caso, un único examen que determinará el 100% de la calificación. En este examen se evaluarán todas las competencias y contenidos desarrollados en las actividades del periodo de docencia presencial de la asignatura.

Software de cálculo econométrico Gretl, que se puede obtener de forma gratuita descargándolo desde http://gretl.sourceforge.net

Basic bibliography

1. Cáceres, J.J., Martín, G., Martín F.J. (2008), Introducción al análisis univariante de series temporales económicas, Delta-Publicaciones (Madrid).

2. Peña, D. (2005), Análisis de Series Temporales, Alianza Editorial (Madrid).

In-depth bibliography

1. Uriel , E. Peiró, A. (2005), Introducción al análisis de series temporales. Editorial AC (Madrid)
2. Otero, J.M. (1993), Econometría. Series temporales y predicción. Editorial AC (Madrid)
3. Harvey (1993), Time Series Models, 2ª ed. Prentice-Hall/Harvester Wheatsheaf (London)
4. Granger, C.W.J. (1989), Forecasting in Business and Economics, Academic Press (San Diego)

Web addresses

http://www.ine.es
http://www.bde.es
http://statistik.mathematik.uni-wuerzburg.de/timeseries/