Series de Tiempo
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Mo<strong>de</strong>los Box-Jenkins<br />
<strong>Series</strong> <strong>de</strong><br />
<strong>Tiempo</strong><br />
Germán<br />
Aneiros Pérez<br />
Introducción<br />
Procesos<br />
ARMA:<br />
Definición e<br />
i<strong>de</strong>ntificación<br />
Procesos<br />
ARIMA:<br />
Definición e<br />
i<strong>de</strong>ntificación<br />
Estimación y<br />
diagnosis<br />
Selección <strong>de</strong>l<br />
mo<strong>de</strong>lo y<br />
predicción<br />
Aplicación a<br />
datos reales<br />
Procesos<br />
ARIMA<br />
estacionales<br />
1: I<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo (fas y fap muestrales)<br />
Enero 1972 - Diciembre 2003<br />
Germán Aneiros Pérez<br />
El gráfico <strong>de</strong> la izquierda<br />
muestra presencia <strong>de</strong><br />
heterocedasticidad, ten<strong>de</strong>ncia y<br />
componente estacional.<br />
Comenzamos transformando la<br />
serie para tratar <strong>de</strong> estabilizar<br />
la variabilidad. Puesto que ésta<br />
aumenta con el nivel <strong>de</strong> la serie<br />
(quizás la <strong>de</strong>sviación típica sea<br />
lineal en la media), le<br />
aplicamos al consumo la<br />
función logaritmo neperiano.<br />
<strong>Series</strong> <strong>de</strong> <strong>Tiempo</strong>
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