Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples deseries temporales, presenta los métodos actuales para construirmodelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas queconstituyen las fronteras de la investigación actual en seriestemporales. Puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado encualquier rama científica. Su enfoque es aplicado, con numerososejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales conlos paquetes estadísticos más utilizados.Prefacio1. Introducción a las series temporales.- 2. Análisis descriptivo deuna serie temporal.- 3. Series temporales y procesos estocásticos.- 4. Procesos autorregresivos.- 5. Procesos de media móvil y ARMA.- 6.Procesos integrados y de memoria larga.- 7. Procesos ARIMAestacionales.- 8. Predicción con modelos ARIMA.- 9. La identificaciónde los posibles modelos ARIMA.- 10. Estimación y selección de modelosARIMA.- 11. Diagnosis del modelo y predicción.- 12. Análisis deintervención.- 13. Valores atípicos.- 14. Modelos no lineales.- 15.Modelos de heterocedasticidad condicional.- 16. Casos de seriestemporales univariantes.- 17. Regresión dinámica entre variablesestacionarias.- 18. Regresión entre variables integradas.Cointegración.- 19. Modelos multivariantes.Bibliografía Indice analítico.
