Análisis de Series Temporales
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Análisis de Series Temporales en el Ámbito Económico-Empresarial
En el Contexto de: Análisis
Véase una definición de análisis de series temporales en el diccionario y también más información relativa a análisis de series temporales. [rtbs name=”analisis”]
Análisis de series temporales en Economía
En inglés: Time Series Analysis in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Análisis de series temporales en economía.
Introducción a: Análisis de series temporales en este contexto
El análisis de las series temporales económicas es fundamental para una amplia gama de aplicaciones, como la medición del ciclo económico, la gestión del riesgo financiero, el análisis de políticas basado en modelos econométricos dinámicos estructurales y la previsión. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. Este texto ofrece una visión general de los problemas de especificación, estimación e inferencia en modelos de series temporales lineales estacionarios y ergódicos, así como en modelos no estacionarios, la predicción de los valores futuros de una serie temporal y la extracción de sus componentes subyacentes. Se presta especial atención a los recientes avances en la modelización de series temporales múltiples, a los escollos y oportunidades de trabajar con datos muy persistentes y a los modelos de dependencia no lineal. La caracterización de las series temporales mediante procesos autorregresivos (AR) o de media móvil (MA) o procesos combinados autorregresivos de media móvil (ARMA) fue sugerida, más o menos simultáneamente, por el estadístico y economista ruso E. Slutsky (1927) y el estadístico británico G.U. Yule (1921, 1926, 1927). Slutsky y Yule observaron que si empezamos con una serie de números puramente aleatorios y luego tomamos sumas o diferencias, ponderadas o no, de dichos números, la nueva serie así producida tiene muchas de las propiedades cíclicas aparentes que se cree que caracterizan a las series económicas y otras series temporales. Estas sumas o diferencias de números puramente aleatorios son la base de los modelos ARMA de los procesos por los que se supone que se generan muchos tipos de series temporales económicas y, por tanto, constituyen la base de recientes sugerencias para el análisis, la previsión y el control. Este texto tratará de equilibrar importantes preocupaciones teóricas con debates empíricos clave para ofrecer una visión general de este importante tema sobre: Análisis de series temporales. Para tener una panorámica de la investigación contemporánea, puede interesar asimismo los textos sobre economía conductual, economía experimental, teoría de juegos, microeconometría, crecimiento económico, macroeconometría, y economía monetaria.
Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):
Datos verificados por: Sam.
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