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¿QUÉ HACEMOS?

Series de Tiempo Univariadas

Del 22 de septiembre al 15 de octubre, 2020

Martes y jueves 18 a 21 hrs. VIRTUAL
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Introducción

Curso orientado a la compresión y aplicación de los modelos de series de tiempo en el ámbito de las ciencias sociales. Requiere de conocimientos previos de ecuaciones en diferencias, cálculo matricial y métodos de estimación. Como resultado de aprendizaje, el participante comprenderá y aplicará los modelos de series de tiempo de una variable (ARIMA y de la familia GARCH) para la estimación, pronóstico y simulación del comportamiento de variables a través del tiempo.

 

Objetivos

Al finalizar el curso el alumno será capaz de construir, diagnosticar, identificar, estimar, pronosticar y simular el comportamiento presentado por una variable de series de tiempo.

 

 

Público objetivo

 

El curso está diseñado para personas con familiariedad en la construcción de bases de datos y/o programación en R. Para su mayor aprovechamiento, se espera que el participante cuente con bases de Estadística Descriptiva, Probabilidad y Estadística Inferencial.

 

Sesiones

 

El módulo está dividido en ocho sesiones, cada una de tres horas. A continuación se enlistan los temas que se cubrirán en cada sesión:

 

Sesión

Tema

21 septiembre Introducción a las series de tiempo

Componentes, descomposición, caminata aleatoria

23 septiembre Análisis de series de tiempo univariadas

Estacionariedad

Ruido blanco

Raíces unitarias

28 septiembre Análisis de series de tiempo univariadas: modelos en media

Procesos AR

Procesos MA

Procesos ARIMA

30 septiembre Análisis de series de tiempo univariadas: modelos en media

Metodología Box-Jenkins

Pruebas de verificación de supuestos

5 octubre Análisis de series de tiempo univariadas: modelos en media y varianza

Modelos de heteroscedasticidad condicional ARCH

Pruebas de efectos ARCH

Modelos de la familia GARCH

7 octubre Análisis de series de tiempo univariadas: modelos en media y varianza

Estimación

Pruebas de diagnóstico

12 octubre Pronósticos de series de tiempo

Modelos en media

Modelos en media y varianza

14 octubre Simulación de series de tiempo

Modelos en media

Modelos en media y varianza

 

Bibliografía

 

Nielsen, A. (2019) Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning. O’Reilly

 

Enders, W. (2015) Applied econometric time series. Wiley.

 

Kirchgässner, G., & Wolters, J. (2007) Introduction to Modern Time Series Analysis. Springer.

 

Shumway R.H., & Stoffer, D.S. (2010) Time Series and Its Applications with R Examples. Springer.

 

Profesor:

Ricardo Massa Roldán

E-mail: ricardo.massa@cide.edu

 

Formato: Curso modo virtual

 

 Requisitos de admisión

 

Para inscribirte en la Escuela de Métodos del LNPP del CIDE, el solicitante deberá:

 

  • Realizar un pago de $5,000.00 m/n
  • Descargar el formato de inscripción [link] https://tinyurl.com/snprnj5
  • Llenar la información que ahí se pide, firmar el documento y escanearlo

 

Posteriormente, deberá enviar 3 documentos al correo electrónico: hugo.arredondo@cide.edu

 

  1. El comprobante de pago
  2. Eformato de inscripción debidamente firmado y requisitado
  3. Una identificación oficial (INE, licencia, cédula, etc.)

 

 

Precio y forma de pago

 

El pago a cubrir por cada uno de los cursos es de $5,000.00 m/n (cinco mil pesos 00/100 m.n.), la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición.

 

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Especificaciones a considerar

 

Para quedar inscrito(a) se deberá cubrir el pago dos días hábiles antes del inicio del curso. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas.

 

El pago y recepción de su depósito es requisito indispensable para quedar inscrito(a).

 

Si se requiere factura, deberá solicitar la generación del documento al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

En caso de que, por causas de fuerza mayor,  se cancelara el curso, deberá enviar un estado de cuenta (puede bloquear datos personales), así como su RFC al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

 

Cupo máximo del curso:

 

20 personas, excepto casos excepcionales.

 

Mayores informes:

escuelademetodos@lnpp.mx

 

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