Especialista en Series Temporales
200 horas
Modalidad Online
Resumen
En el ámbito de la estadística, las series temporales ocupan un lugar relevante ya que permite conocer diferentes datos en relación a valores y análisis variables y no variables. Con el presente curso se aportaran los conocimientos necesarios para adentrarse en el mundo de las series temporales y con ello a la estadística.
Objetivos
– Conocer qué son las series temporales y los objetivos que se plantean desde la misma.
– Estudiar los diferentes modelos que se pueden encontrar en el estudio de los modelos probabilísticos y series temporales.
– Indicar qué es la metodología Box-Jenkins, conocer sus componentes y su uso en estadística.
– Indagar sobre los modelos de valores atípicos, análisis, componentes, etc.
Salidas profesionales
Estadística, Matemática, Investigación
Para que te prepara
La presente formación se ajusta a la introducción de las Series Temporales en el ámbito de la estadística. La obtención del título certifica haber superado los contenidos que en el mismo se desarrollan y haber alcanzado los objetivos descritos. Gracias a este curso, se encontrará capacitado para abordar problemas relacionados con datos, análisis, variables, estadísticas, valores, etc. dentro del ámbito de estudio de las series temporales.
A quién va dirigido
El presente curso se encuentra dirigido a los profesionales del mundo de la estadística aplicada, concretamente aquellos preocupados por las series temporales y, a todas aquellas personas que sientan interés por adquirir conocimientos relacionados con los datos, valores, análisis, estadística, dentro del ámbito de las series temporales.
Temario
- Definición de serie temporal
- Objetivos y componentes de las series temporales
- Clasificación
- Métodos clásicos de análisis
- Proceso estocástico
- Procesos de Estado Discreto
- Procesos estacionarios
- Funciones de autocovarianza y autocorrelación
- Proceso de ruido blanco
- Teorema de Descomposición de Wold
- Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
- Modelos autorregresivos
- Modelos mixtos
- Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios
- Ideas básicas para la construcción de modelos
- - Identificación
- - Estimación
- - Diagnosis
- - Predicción
- Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
- Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
- Construcción de modelos de intervención
- Atípicos aditivos e innovativos
- - Métodos para la detección de atípicos
- Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
- Otros modelos de heterocedasticidad
- Volatilidad estocástica
- Formulación de un modelo de función de transferencia
- Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
- - Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
- Concepto de preblanqueado
- - Identificación del modelo del proceso ruido
Titulación
TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
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