Plan de estudios del Curso Econometría aplicada con R - Avanzado

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO

  • Series de tiempo.
  • Series de tiempo en R.
  • Gráficos de series de tiempo.
  • Componentes de una serie de tiempo.

SESIÓN 02: PROCESOS ESTOCÁSTICOS

  • Procesos estocásticos estacionarios
  • Proceso de ruido blanco
  • Proceso random walk
  • La autocorrelación
  • Modelos autorregresivos

SESIÓN 03: REGRESIÓN EN SERIES DE TIEMPO

  • Modelos lineales
  • Ajuste del modelo
  • Modelos con variables estacionales
  • Modelos no lineales
  • Pronósticos para regresiones

SESIÓN 04: MODELOS ESTACIONARIOS

  • Series estrictamente estacionarias
  • Modelos de medias móviles
  • El proceso ARMA

SESIÓN 05: MODELOS NO ESTACIONARIOS

  • Modelos ARIMA no estacionales
  • Modelos ARIMA estacionales
  • Modelos ARCH

SESIÓN 06: MODELOS MULTIVARIADOS I

  • Regresión espuria
  • Raíces Unitarias

SESIÓN 07: MODELOS MULTIVARIADOS II

  • Cointegración
  • Modelos de vectores autorregresivos

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