Apuntes series temporales PDF

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Apuntes series temporales...

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Series temporales: modelos univariantes – ARIMA Modelos para hacer predicciones (no explican ni interpretan) Única serie Xt: predecir Xt+1, Xt+2,… a partir de X1,X2, X3 , … Xt Lo que necesitamos es tener un tipo de series que se llaman estacionarias (es decir, que no varían de forma substancial). Serie estacionaria: no tendencia (media constante), + variación constante, + sin estacionalidad=seasonality. (CUIDADO ESTACIONARIEDAD/ ESTACIONALIDAD) Objetivo: a partir de una variable Xt, transformarla para obtener una variable estacionaria: -

Sin tendencia  coger diferencias: dXt = Xt – Xt-1 Con varianza constante  logaritmos: log*Xt Sin estacionalidad  diferencias estacionales: sd Xt = Xt – Xt-5

Procedimiento: Xt  grafico series temporales Hacemos una transformación, y grafico de series temporales. Así hasta encontrar un gráfico que sea de serie estacionaria. Hacemos el CORRELOGRAMA (tiene que ser un correlograma donde decrecimiento muy rápido). Seleccionar primera variables  correlograma

D_pe…  gráficos de series temporales.

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