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César Pérez López

En este libro se tratan los temas esenciales para el trabajo con series temporales. Se incluve en cada tema una exposición sencilla de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada y presentando al final de los capítulos una serie de ejercicios representativos resueltos. Constituye un valor añadido en este texto la resolución completa de ejemplos y ejercicios con el software más actual en el campo de las series temporales (Evicvvs,TRAMO/SEATS, SAS, SPSS y Statgraphics).

El libro comienza tratando los conceptos iniciales en el campo de las series temporales y los métodos autoprotectivos deterministas de predicción v suavizado. A continuación se abordan los métodos autoprotectivos estocásticos de predicción presentando el análisis univariante de series temporales a través de los modelos ARIMA y la metodología de Box Jenkins incluyendo modelos estacionales y generales con su etapas de identificación, estimación, predicción y diagnosis.
Posteriormente se abordan temas más avanzados como el análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia con sus etapas de identificación, estimación y validación. Más adelante se tratan las predicciones condicionales a través de los modelos de regresión múltiple con series temporales incluyendo la problemática de la presencia de autocorrelación, heteroscedasticidad, multicolinealidad, no linealidad, no normalidad, errores de especificación v problemas de exogeneidad y regresores estocásticos.
Para cada problema se estudian los métodos de detección y los métodos de corrección. Se hace especial hincapié en los modelos ARCH v GARCH de heteroscedasticidad condicional. A continuación se presenta el tratamiento de los modelos dinámicos con series temporales. Se analiza la problemática del cambio estructural, la presencia de raíces unitarias y la estabilización de modelos en el tiempo mediante la teoría de la cointegración. Se tratan también los modelos de ecuaciones simultáneas y sistemas de ecuaciones lineales y no lineales de series de tiempo.
La parte final del libro desarrolla los modelos de series temporales en el campo multivariante, incluyendo los modelos VAR de vectores autorregresivos con sus etapas de identificación y estimación, así como los modelos VARMA.También se profundiza en el tema de la cointegración en el contexto de los modelos VAR a través de contrastes generales como el de Johansen y Juselius.
El texto finaliza analizando el tema de los modelos de series temporales con datos de panel incluyendo los modelos de panel dinámicos a través de la metodología de Arellano y Bond, el tratamiento de raíces unitarias y la teoría de la cointesración en paneles.

Idioma Español
Publicación 2010
Editorial PEARSON
Categoría Ciencias


Descargar Econometría de las series temporales de César Pérez López