PREDICCION CON SERIES TEMPORALES. Ejercicios resueltos con EVIEWS y TRAMO/SEATS (Spanish Edition)

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9781495330551: PREDICCION CON SERIES TEMPORALES. Ejercicios resueltos con EVIEWS y TRAMO/SEATS (Spanish Edition)
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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 utliza EVIEWS y TRAMO/SEATS. 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.

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Marques, Maria Perez
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Book Description Createspace, 2014. PAP. Condition: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # IQ-9781495330551

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Maria Perez Marques
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Book Description Createspace. Paperback. Condition: New. This item is printed on demand. 190 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.4in.Dentro de las estructuras de datos ms importantes, tpicas en el trabajo economtrico 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 tpicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los ndices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automviles. 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 parmetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la prediccin, para posteriormente profundizar en la mayora de las tcnicas para la obtencin de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los mtodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc. ), como los modelos de Box Jemkins a travs de la metodolga ARIMA univariante y multivariante para la obtencin de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de prediccin , se utliza EVIEWS y TRAMOSEATS. En cuanto a la metodologa, se presentarn conceptos tericos concretos y concisos al principio de los temas ilustrndolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodologa y en ndice creciente de dificultad. This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Seller Inventory # 9781495330551

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María Pérez Marques
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Book Description Createspace, United States, 2014. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Dentro de las estructuras de datos mas importantes, tipicas en el trabajo econometrico 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 tipicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los indices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automoviles. 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 parametro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la prediccion, para posteriormente profundizar en la mayoria de las tecnicas para la obtencion de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los metodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a traves de la metodolgia ARIMA univariante y multivariante para la obtencion de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de prediccion, se utliza EVIEWS y TRAMO/SEATS. En cuanto a la metodologia, se presentaran conceptos teoricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrandolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodologia y en indice creciente de dificultad. Seller Inventory # APC9781495330551

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Book Description Createspace, United States, 2014. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Dentro de las estructuras de datos mas importantes, tipicas en el trabajo econometrico 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 tipicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los indices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automoviles. 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 parametro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la prediccion, para posteriormente profundizar en la mayoria de las tecnicas para la obtencion de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los metodos autoprotectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jemkins a traves de la metodolgia ARIMA univariante y multivariante para la obtencion de predicciones (modelos VAR y VARMA). En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de prediccion, se utliza EVIEWS y TRAMO/SEATS. En cuanto a la metodologia, se presentaran conceptos teoricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrandolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodologia y en indice creciente de dificultad. Seller Inventory # APC9781495330551

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