Análisis de series temporales y sus aplicaciones en R
Presentador
Felipe Elorrieta López, Ingeniero Estadístico de la Universidad de Santiago de Chile. Sus estudios de postgrado los realiza en la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde obtiene los grados de Magíster y Doctor en Estadística. Sus líneas de investigación están relacionadas con el Análisis de series temporales, Machine Learning y Estadística espacial.
Temario
Sesión 01
- ¿Qué son las series temporales?
- Componentes de una serie de tiempo
- Análisis Descriptivo de una serie de tiempo
- Modelos ARIMA
- Aplicaciones en Series de Tiempo Financieras: Hechos Estilizados, Modelos ARMA-GARCH y Extensiones
Sesión 02
- Aplicaciones en Finanzas 2: Análisis Multivariado de Series Temporales y Modelos VAR-VARMA.
- Aplicaciones en Salud: Análisis de Series de Tiempo Interrumpidas.
- Aplicaciones en Astronomía: Series de Tiempo Irregularmente Observadas, Periodograma y Modelos iAR.
Material
| Sesión | Video | Presentación | Código | Datasets |
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| Sesión 1 |  |
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| Sesión 2 | |
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