Filtros econométricos en el análisis de series de tiempo

Descripción del Articulo

El libro Filtros Econométrico nos muestra las diferentes técnicas que se emplean en el análisis de Series temporales en el campo de la Econometría. El libro nos detalla las diferentes técnicas empleadas en la descomposición Ciclo – Tendencia empleando los Software Econométricos Econometric Eviews y...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cervantes Liñán, Luis, Caro Anchay, Augusto, Chávez Huiza, Marco
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Inca Garcilaso de la Vega
Repositorio:UIGV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/1221
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Economía
Econometría
Series de tiempo
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description El libro Filtros Econométrico nos muestra las diferentes técnicas que se emplean en el análisis de Series temporales en el campo de la Econometría. El libro nos detalla las diferentes técnicas empleadas en la descomposición Ciclo – Tendencia empleando los Software Econométricos Econometric Eviews y STATA, aplicando los filtros más utilizados para obtener los componentes no observables de las series de tiempo. Los filtros que se emplean en el estudio de las Series temporales son Filtro HP, Filtro BAXTER & KING y el Filtro CHRISTIANO & FITZGERALD. El libro permite conocer paso a paso el procedimiento para la desestacionalizacion de las Series, conociendo los principales estadísticos relacionados al ciclo y la tendencia. Por último se muestran la descomposición Ciclo – Tendencia de las principales Series Económicas de la Economía Peruana, como el Consumo Privado, La Inversión Privada y el PBI para el periodo 1950 – 2015.
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Por último se muestran la descomposición Ciclo – Tendencia de las principales Series Económicas de la Economía Peruana, como el Consumo Privado, La Inversión Privada y el PBI para el periodo 1950 – 2015.spaUniversidad Inca Garcilaso de la Vegainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Universidad Inca Garcilaso de la VegaRepositorio Institucional - UIGVreponame:UIGV-Institucionalinstname:Universidad Inca Garcilaso de la Vegainstacron:UIGVEconomíaEconometríaSeries de tiempoFiltros econométricosFiltros econométricos en el análisis de series de tiempoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUORIGINALfiltros econometricos en adt.pdffiltros econometricos en adt.pdfapplication/pdf9980428https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a773e996-479e-4eaf-8e92-2fcca9392fcf/content782709c7c4778ed8f6eb35893f3eb7e2MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81036https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a5f7455c-678a-4455-af71-d00fb0f03410/contentcecad8b9db9baa545d9832dd94d55f6bMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/1a1b69a7-c0e4-4c30-a342-a25d413496d6/content8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTfiltros econometricos en adt.pdf.txtfiltros econometricos en adt.pdf.txtExtracted texttext/plain36000https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/97211bbe-b103-4417-a77a-67f402db680a/content3d977575584d5ac8c303e814626f26ffMD56THUMBNAILfiltros econometricos en adt.pdf.jpgfiltros econometricos en adt.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21567https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/b29c7ac6-5b0f-4d05-b489-703572667a2f/content87dac061c1c501e4dac94186f48ecaf4MD5720.500.11818/1221oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/12212024-10-01 00:39:31.866https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.uigv.edu.peRepositorio de la Universidad Inca Garcilaso de la Vegarepositorio@uigv.edu.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Filtros econométricos en el análisis de series de tiempo
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