Series de Tiempo

Modelos Box-Jenkins
Series de
Tiempo
Germán
Aneiros Pérez
Introducción
Procesos
ARMA:
Definición e
identificación
Procesos
ARIMA:
Definición e
identificación
Estimación y
diagnosis
Selección del
modelo y
predicción
Aplicación a
datos reales
Procesos ARIMA estacionales: Introducción
La clase de procesos ARIMA que acabamos de estudiar:
Captura no estacionariedades provocadas por la presencia
de tendencia (incluso no determinista).
No captura no estacionariedades provocadas por la
presencia de componente estacional.
A continuación, ampliaremos la clase de procesos ARIMA
estudiada, de modo que la nueva clase sea capaz de modelizar
no estacionariedades provocadas tanto por la presencia de
tendencia (determinista o estocástica) como por la presencia de
componente estacional (determinista o estocástica).
Procesos
ARIMA
estacionales
Germán Aneiros Pérez
Series de Tiempo