ODQ un nuevo criterio en estimación de órdenes en modelos autorregresivos / Patricia Gallardo Dávalos.

Licenciado en Estadística.

Incluye bibliografía y anexos.

El análisis de series temporales conlleva a estudiar variables que van evolucionando a lo largo del tiempo, con el propósito de construir modelos que expliquen la serie para después realizar predicciones. La variable de interés puede ser macroeconómica (índice de precios al consumidor, demanda de electricidad, series de exportaciones o importaciones, etc.) microeconomía (ventas de una empresa, existencias de un almacen, gastos en publicidad de un sector), física (velocidad del viento, temperatura en un proceso, caudal de un río), o social (número de nacimientos, matrimonios, defunciones, o votos de un partido político). La metodología para la construcción de modelos de series de tiempo, se puede desglosar en las siguientes etapas: formulación de una clase de modelos, identificación del modelo tentativo, estimación de los parámetros y diagnóstico o chequeo del modelo, si el modelo es adecuado se puede realizar predicciones, si no lo es se debe volver a la etapa de identificación. La etapa de identificación es una tarea difícil para el principiante. Se debe tener en cuenta que en esta etapa no se pretende identificar inmediatamente el mejor modelo, por lo tanto esta etapa es clave en la modelación de series de tiempo...