Análisis de Series de Tiempo

Teoría y aplicaciones en R con datos de la economía mexicana

Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México
Facultad de Economía, Universidad Nacional Autónoma de México
Departamento de Economía, Tecnológico de Monterrey, Campus Santa Fe

Benjamín Oliva Vázquez · Jaime Vázquez Alamilla · Omar Alfaro Rivera · Marcos Emiliano Pérez Caullieres · Luis Gerardo Ruíz González

Versión: agosto de 2026

Presentación

Este libro corresponde al curso de Análisis de Series de Tiempo de la Facultad de Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y al curso de Econometría II del Tecnológico de Monterrey, Campus Santa Fe. Está orientado a estudiantes de licenciatura con conocimientos previos de econometría y probabilidad, y tiene como objetivo ofrecer una introducción rigurosa pero accesible a los principales modelos de series de tiempo, tanto desde la perspectiva teórica y de matemática formal como computacional.

El material cubre los siguientes temas:

  1. Ecuaciones en diferencia y su relación con los procesos estocásticos.
  2. Procesos estacionarios y modelos univariados (AR, MA, ARMA, ARIMA).
  3. Pruebas de raíz unitaria y procesos no estacionarios.
  4. Modelos multivariados: VAR, cointegración, VEC y ARDL.
  5. Modelos de volatilidad: ARCH y GARCH univariados y multivariados.
  6. Datos en panel y modelos no lineales de cambio de régimen.

Todos los ejemplos se implementan en R utilizando paquetes especializados (forecast, urca, vars, rugarch, plm, entre otros). El código está disponible en el repositorio de GitHub junto con las bases de datos empleadas.

Este es un trabajo en proceso de mejora continua. Para comentarios o correcciones escribir a: o .

Sobre esta edición

El material de este libro se ha desarrollado de forma abierta desde 2024. Este sitio es la versión en línea del libro y se actualiza con cada compilación; el código y las bases de datos que reproducen todos los ejemplos están en el repositorio de GitHub. Ambos son un mismo proyecto de los mismos autores.

Los datos utilizados en los ejemplos provienen del INEGI, del Banco de México y de la Reserva Federal de St. Louis (FRED), y se citan en el punto en que se emplean. Las bases de datos de ejemplo incluidas en paquetes de R se acreditan a su fuente original. El código de las funciones auxiliares de terceros conserva la atribución correspondiente en el propio archivo. Todas las figuras del libro son de elaboración propia y se generan con el código que se muestra en cada capítulo.

Recurso Enlace
Sitio web https://benjov.github.io/Series-Tiempo/
Repositorio (código y datos) https://github.com/benjov/Series-Tiempo