Series de Tiempo
1
Introducción
1.1
a) La naturaleza de los datos de Series de Tiempo
1.2
b) Ejemplos y aplicaciones de las Series de Tiempo
2
Elementos de Ecuaciones en Diferencia
2.1
a) Ecuaciones en Diferencia para procesos deterministas
2.1.1
Ecuaciones en Diferencia Lineales de Primer Orden
2.1.2
Ecuaciones en Diferencia Lineales de Segundo Orden y de orden superior
2.2
Operador de rezago L
3
Modelos de Series de Tiempo Estacionarias
3.1
Definición de ergodicidad y estacionariedad
3.2
Función de autocorrelación
4
Procesos estacionarios univariados
4.1
Procesos Autoregresivos (AR)
4.1.1
AR(1)
4.1.2
AR(2)
4.1.3
AR(p)
4.2
Procesos de Medias Móviles (MA)
4.2.1
MA(1)
4.2.2
MA(q)
4.3
Procesos ARMA(p, q) y ARIMA(p, d, q)
4.3.1
ARMA(1, 1)
4.3.2
ARMA(p, q)
4.4
Función de Autocorrelación Parcial
4.5
Selección de las constantes p, q, d en un AR(p), un MA(q), un ARMA(p, q) o un ARIMA(p, d, q)
4.6
Pronósticos
5
Desestacionalización y filtrado de Series
5.1
Motivación
5.2
Filtro Hodrick-Prescott
6
Procesos Basados en Vectores Autoregresivos
6.1
Causalidad de Granger
6.2
Definición y representación del Sistema o Modelo VAR(p)
6.3
Análisis de Impulso-Respuesta
7
Procesos No Estacionarios
7.1
Definición y formas de No Estacionariedad
7.2
Pruebas de Raíces Unitarias
7.3
Dickey - Fuller (DF)
7.3.1
Dickey - Fuller Aumentada (ADF)
7.3.2
Phillips - Perron (PP)
7.3.3
Kwiatkowsky - Phillips - Schmidt - Shin (KPSS)
7.3.4
Ejemplo con aplicación de todas las pruebas de raíces unitarias
8
Modelos multivariados de volatilidad:
\(M - ARCH\)
y
\(M - GARCH\)
8.1
Definición y propiedades del proceso de cointegración
8.2
Cointegración para modelos de más de una ecuación o para modelos basados en Vectores Autoregresivos
8.3
Ejemplo de cointegración
9
Modelos Univariados y Multivariados de Volatilidad
9.1
Modelos ARCH y GARCH Univariados
9.2
Modelos ARCH y GARCH Multivariados
9.3
Pruebas para detectar efectos ARCH
10
Modelos ADRL
10.1
Teoría
10.2
Ejemplo
11
Modelos de Datos Panel
11.1
Motivación
11.2
Pruebas de Raíces Unitarias en Panel
11.3
Panel VAR
11.4
Cointegración
12
Otros Modelos de Series de Tiempo No lineales
12.1
Modelos de cambio de régimen
12.1.1
Regímenes determinados por información observable
12.1.2
Regímenes determinados por variables no observables
13
Apendice I
13.1
Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios y el análisis clásico de regresión
13.2
Estimación por el método de Máxima Verosimilitud (MV)
13.3
Métricas de bondad de ajuste
13.4
Pruebas de Hipótesis
14
Apéndice Práctico
Repositorio del Curso
Notas de Clase: Series de Tiempo
Capítulo 14
Apéndice Práctico