Descripción
SERIES TEMPORALES-TECNICAS Y HERRAMIENTAS
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía completa y práctica para dominar las técnicas modernas de predicción basadas en el análisis de series temporales. Desde los fundamentos del tratamiento de tendencias y estacionalidad hasta los modelos estocásticos avanzados como ARIMA y la metodología Box-Jenkins, el libro proporciona las herramientas esenciales para la modelización y previsión de datos temporales. Es un recurso riguroso que combina teoría y aplicación, diseñado para facilitar la comprensión de conceptos complejos mediante un enfoque didáctico y estructurado.
¿De qué trata?
El libro aborda de manera sistemática el estudio de las series temporales, comenzando con los conceptos esenciales para el trabajo con datos ordenados en el tiempo. En su primera parte, se centra en el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones cíclicas, presentando métodos deterministas de predicción y suavizado como las medias móviles y los modelos de Holt, Brown y Winters.
Posteriormente, el contenido se adentra en los métodos estocásticos de predicción, con un análisis detallado del análisis univariante a través de los modelos ARIMA. Se explica la metodología de Box-Jenkins en todas sus etapas: identificación, estimación y validación, incluyendo modelos estacionales y generales. El texto está diseñado para que el lector pueda aplicar estas técnicas de forma práctica, comprendiendo tanto los fundamentos teóricos como su implementación en contextos reales.
Temas principales
- Análisis y tratamiento de tendencias, estacionalidad y ciclos en datos temporales
- Métodos deterministas de predicción: medias móviles, Holt, Brown y Winters
- Modelos estocásticos univariantes ARIMA y metodología Box-Jenkins
- Modelos estacionales y generales de series temporales
- Procesos de identificación, estimación y validación de modelos predictivos
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que cursen o impartan materias relacionadas con series temporales o modelos econométricos. También resulta de gran utilidad para profesionales de la Economía, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales y otras ramas científicas donde se apliquen técnicas de modelización temporal y predicción. Es adecuado tanto para quienes se inician en la materia como para aquellos que buscan profundizar en métodos avanzados.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base sólida en los conceptos fundamentales y las técnicas modernas de análisis de series temporales
- Ofrece un enfoque didáctico y estructurado que facilita el aprendizaje progresivo, desde métodos básicos hasta modelos avanzados
- Permite aplicar la metodología Box-Jenkins de forma completa, incluyendo la identificación, estimación y validación de modelos ARIMA
- Resulta útil tanto para el ámbito académico como para la práctica profesional en múltiples disciplinas científicas
Ficha técnica
- Autor: PEREZ LOPEZ, CESAR
- Editorial: GARCETA GRUPO EDITORIAL
- Idioma: Español
- Tema: ECONOMETRIA
- Colección: GARCETA
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: octubre de 2011
- Número de páginas: 554
- Peso: 925 g
Valoración editorial
Se trata de un manual de referencia para el estudio de las series temporales, que destaca por su rigor técnico y su estructura pedagógica. La obra logra equilibrar la exposición teórica con la aplicabilidad práctica, lo que la convierte en un recurso valioso tanto para el aula como para el trabajo profesional. Su cobertura completa de los modelos ARIMA y la metodología Box-Jenkins, junto con los métodos deterministas clásicos, ofrece al lector una visión integral de las herramientas de predicción temporal. Es especialmente recomendable para quienes buscan un texto sólido y bien organizado que acompañe el aprendizaje o la enseñanza de esta disciplina.