Prefacio
Series de Tiempo
Prefacio
1
Exploración de series de tiempo y naturaleza del pronóstico
2
Estacionariedad, autocovarianza y modelos autorregresivos
3
Modelos MA y ARMA: causalidad e invertibilidad
4
Estimación frecuentista, selección y diagnóstico de modelos ARMA
5
Inferencia bayesiana para modelos autorregresivos
6
Integración, ARIMA y estacionalidad
7
Evaluación fuera de muestra y validación temporal
8
Suavizamiento exponencial y modelos ETS
9
Análisis espectral
10
Modelos ARCH, GARCH y pronóstico de volatilidad
11
Introducción a los modelos de espacio-estado y al filtro de Kalman
12
Inferencia y pronóstico en modelos de espacio-estado
13
Modelos lineales dinámicos bayesianos
14
Regresión dinámica y pronósticos bajo escenarios
References
Table of contents
Prefacio
Series de Tiempo
Author
Luis A. Barboza
Published
August 6, 2026
Prefacio
Estas son las notas de clase del curso Series de Tiempo (CA0415).
1
Exploración de series de tiempo y naturaleza del pronóstico