Prediccion Con Series Temporales. Ejercicios Resueltos Con SAS PDF Download
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Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495337512 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 252
Book Description
Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a través de la metodolgía ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción, se utiliza el software SAS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495337512 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 252
Book Description
Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a través de la metodolgía ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción, se utiliza el software SAS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495347825 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 134
Book Description
Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Andreas S. Weigend Publisher: Routledge ISBN: 042997227X Category : Social Science Languages : en Pages : 665
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The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495346934 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 152
Book Description
Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza el software STATGRAPHICS CENTURION.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: United Nations. Statistical Commission Publisher: ISBN: Category : Mathematics Languages : en Pages : 256
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The first volume defined statistical data editing and presented associated methods and software. This volume, containing some 30 contributions divided into six chapters, addresses how to solve individual data editing tasks, focusing on efficient techniques for data editing operations and for evaluat
Author: Robyn E. Cutright Publisher: Center for Comparative Arch ISBN: 1877812889 Category : Social Science Languages : es Pages : 270
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Thirteen papers by archaeologists from North and South America on the archaeology of coastal Ecuador, Peru, and Chile. The authors have all emphasized comparative approaches to prehispanic societies along the Pacific coast. They give preference neither to high theory nor to case-specific empirical details, but rather attempt to answer theoretically important research questions with appropriate methodologies and empirical datasets--ones that are amenable to a broad comparative view.
Author: Libros Técnicos Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781530459759 Category : Languages : es Pages : 252
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Los datos de series temporales son una de las estructuras de datos más importantes en el trabajo econométrico aplicado. Este libro comienza tratando los conceptos de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción se utiliza SAS. En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Maria Perez Marques
Author: Maria Perez Marques
Author: Maria Perez Marques
Author: Andreas S. Weigend
Author: Maria Perez Marques
Author: United Nations. Statistical Commission
Author: Robyn E. Cutright
Author: Lucian Peter Christoph Peppelenbos
Author: Libros Técnicos
Author: Instituto Nacional de Salud Pública (Mexico)
Author: Richard W. Schwarz