Descripción y contextualización de la asignatura

En el contexto del Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación, esta asignatura proporciona una introducción al análisis estadístico de series temporales, incluyendo una introducción a la teoría de procesos estocásticos y abundante trabajo práctico. El objetivo de la asignatura es que el estudiante conozca las bases teóricas y pueda aplicar las técnicas básicas de series temporales, tanto dentro del marco de modelos ARMA, como de modelos espacio-estado. La asignatura está relacionada con otras asignaturas de modelización incluidas en el máster, como Minería de datos y Modelización estadística.

Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

La convocatoria ordinaria tiene lugar finalizado el cuatrimestre. La evaluación requiere la redacción de sendos trabajos prácticos sobre los dos bloques de temas que componen la asignatura; los enunciados se proponen a los alumnos que disponen de un plazo de al menos dos o tres semanas (en los ejercicios relacionados con la primera parte de la asignatura, más), para trabajar sobre ellos. Se valorarán en un 50% de la nota final los temas sobre los modelos ARMA y en un 50% los temas sobre modelos espacio-estado.



En el evento de que algún alumno no haya podido asistir con regularidad a las clases, puede requerirse la realización de una prueba presencial, que normalmente requerirá elaborar aspectos o aportar aclaraciones sobre el trabajo practico presentado.



La no presentación del referido trabajo o el hacerlo fuera de plazo supone la renuncia a la convocatoria.

Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia

La convocatoria extraordinaria se desarrolla en el mes de junio y tiene la misma estructura que la ordinaria.

Temario

Series Temporales y procesos estocásticos (I)

Series Temporales y procesos estocásticos (II)

Modelos ARMA y ARIMA

Modelos en espacio de estado (I)

Modelos en espacio de estado (II)

Análisis espectral (opcional, si hay tiempo disponible)

Bibliografía

Materiales de uso obligatorio

Apuntes y prácticas de la asignatura "Series Temporales" publicados en la plataforma virtual de apoyo a la docencia e-GELA (Moodle) (UPV/EHU)

Bibliografía básica

P. J. Brockwell and R. A. Davis. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer Verlag, 1996.



Daniel Peña. Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial, 2005.



Giovanni Petris, Sonia Petrone, and Patrizia Campagnoli. Dynamic Linear Models with R. Springer Verlag, 2009.



Paul S.P. Cowpertwait and Andrew V. Metcalfe. Introductory Time Series with R. Springer, 2009.

Bibliografía de profundización

P. J. Brockwell and R. A. Davis. Time Series: Theory and Methods. Springer Verlag, 1991.







James Durbin and Siem J. Koopman. Time Series Analysis by State Space Methods, segunda edición, Oxford Univ. Press, 2012.







R. H. Shumway and D. S. Stoffer. Time Series Analysis and Its Applications With R Examples, tercera edición. Springer Verlag, 2010.







Dan Simon. Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches. Wiley-Interscience, 2006.

Revistas

Dado el carácter introductorio de la asignatura, no es preciso el recurso a artículos especializados.

Enlaces

https://www.rstudio.com/



http://www.statsoft.com/textbook/time-series-analysis/



http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html