Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SAS

Dentro de las estructuras de datos ms importantes, tpicas en el trabajo economtrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos tpicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los ndices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parmetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la prediccin, para posteriormente profundizar en la mayora de las tcnicas para la obtencin de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los mtodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a travs de la metodolga ARIMA univariante y multivariante para la obtencin de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de prediccin, se utiliza el software SAS. En cuanto a la metodologa, se presentarn conceptos tericos concretos y concisos al principio de los temas ilustrndolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodologa y en ndice creciente de dificultad.