Series de tiempo - Modelos Estacionarios (ARMA)

• Autor: Villasante Saravia, Fredy Heric
• Formato: libro
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/25276
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/25276
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos estacionarios, Series; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Este texto universitario se presenta como una guía esencial para los estudiantes de pregrado de nivel universitario, dada la creciente relevancia del análisis de series de tiempo en diversas áreas de investigación y aplicación. Su propósito es establecer una metodología clara, basada en la metodología de Box-Jenkins, con un énfasis particular en la aplicación práctica utilizando R- Studio. Se busca que los estudiantes adquieran una sólida comprensión de las técnicas fundamentales y su implementación. El contenido abarca desde la introducción y componentes clásicos de una serie de tiempo como la tendencia, estacionalidad, ciclicidad y aleatoriedad hasta métodos de suavizamiento, incluyendo promedios móviles y suavizamiento exponencial. Un pilar central es el estudio de los modelos lineales estacionarios (ARMA), que incluyen procesos autorregresivos y de medias móviles, profundizando en conceptos como la estacionariedad y las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial. El propósito académico es dotar al estudiante de las capacidades necesarias para identificar aproximaciones adecuadas en la resolución de problemas de pronóstico. Además, busca proporcionar una "caja de herramientas" robusta que facilite la generación de pruebas de concepto y fomente la investigación autónoma en nuevas metodologías y teorías asociadas. El conocimiento impartido es fruto de la experiencia docente, garantizando una perspectiva aplicada.