Análisis de Series Temporales. Herramientas para la Predicción

La temática del curso son los fundamentos y las herramientas de series temporales aplicadas al análisis económico y otros campos de interés. Sus objetivos son capacitar a los alumnos para llevar a cabo análisis de series temporales en el campo de la economía pública, así como en otros campos del conocimiento. Este curso persigue, esencialmente, estudiar, desde un punto de vista eminentemente práctico, los modelos univariantes y multivariantes de series temporales.

El curso será presencial, de lunes a jueves, de 16 a 20 horas y el viernes, de 10 a 14 horas.

A todos los participantes en el curso se les acreditará con un Diploma refrendado por la UNED y el IEF. Asimismo la UNED tiene reconocido dos créditos de libre configuración y un crédito ECTS.

Dates and places
From November, 24th 2014 to November, 28th 2014 View schedule

Lugar:

Instituto de Estudios Fiscales

Avda. Cardenal Herrera Oria,378

Aula 2.13. Edificio A. Segunda Planta

28035 Madrid


Hours
Hours: 20
Credits
1 credit ECTS and 2 credits open elective.
Program
  • Panorámica del software para la predicción. Software automático.
  • Métodos autoproyectivos deterministas de predicción. Medias móviles y suavizados lineal, exponencial y estacional. Modelos de Holt, Brown y Winters.
  • Métodos autoproyectivos estocásticos de predicción. Modelos ARIMA y metodología de
  • Box Jenkins.
  • Modelos ARIMA estacionales y generales. Identificación, estimación, diagnosis y predicción.
  • Modelos con análisis de la intervención y función de transferencia.
  • Modelos multidimensionales VAR, VARMA y VARMAX.
  • Predicciones condicionales. Predicción mediante modelos causales.
  • Técnicas de cointegración en modelos con series de tiempo.
  • Tratamiento en profundidad de todos los temas con los softwares: SAS, EVIEWS, SPSS, STATA, TRAMO-SEATS, STATGRAPHICS y Herramientas de Minería de datos para series temporales.

Enrollment

Debe realizar un ingreso o transferencia por el importe correspondiente en la siguiente cuenta bancaria, en la que debe hacerse constar OBLIGATORIAMENTE el nombre del alumno y la referencia bancaria del curso en el resguardo del pago.

Banco Santander
c/c: ES45-0049-0001-59-2811481584
Referencia bancaria del curso: SERT14

Envíe la copia del ingreso o transferencia (puede hacerlo por correo postal, fax ó mail) a:

Fundación UNED
Secretaría de Cursos
Análisis de Series Temporales. Herramientas para la Predicción
c/ Francisco de Rojas, 2 - 2º derecha
28010 Madrid
Teléfono: 91 386 72 76
Fax: 91 386 72 79
jdolera@fundacion.uned.es

Información en el IEF:

Liliana Pacheco Martínez
Instituto de Estudios Fiscales
Avda. Cardenal Herrera Oria, 378
28035 Madrid

Teléfono: +34 91.339.5443
Email: liliana.pacheco@ief.minhap.es
Web: www.ief.es

  Normal enrollment
Fee350 €
Enrollment now
Directed by
José Antonio Martínez Álvarez
Director General del Instituto de Estudios Fiscales (IEF)
José Manuel Guirola López
Catedrático de Economía Aplicada (UNED) y Coordinador del Máster en Dirección Pública, Políticas Públicas y Tributación (UNED-IEF)
Coordinated by
César Pérez López
Vocal Asesor del Instituto de Estudios Fiscales.
Teacher
César Pérez López
Licenciado en Ciencias Matemáticas (Estadística e Investigación Operativa). Licenciado en Ciencias Económicas. Pertenece al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado. Pertenece al Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información de la Administración del Estado. Profesor Asociado en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa III de la Universidad Complutense de Madrid. Vocal Asesor en el Instituto de Estudios Fiscales (Unidad de Estadística)
Goals
El objetivo esencial es el tratamiento adecuado de las series de datos con dimensión temporal tanto en el campo univariante como en el multivariante haciendo hincapié en la metodología Box-Jenkins, modelos de la función de transferencia, modelos de la intervención y modelo VAR, VARMA y VARMAX. Se tratará también la predicción mediante modelos causales con series temporales, así como técnicas modernas de cointegración en modelos de series de tiempo.
Collaborates

Organizers

Fundación UNED
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Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 1ª planta
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