Introducción a EViews
- Inicio y ventanas
- Ayuda
- Worfiles
- Revisión de Varias Series
- Gráficos
- Menú Quick
Introducción a los pronósticos
- Componentes de una serie de tiempo
- Condiciones para realizar pronósticos cuantitativos
- Promedios móviles (simples y dobles)
- Métodos de suavizamiento (simples, dobles, Holt-Winters)
- Medidas de precisión de pronóstico
Conceptos básicos de series de tiempo
- Procesos estocásticos y estacionariedad
- Identificación de la estacionariedad (gráfico, correlograma)
- Pruebas de estacionariedad (raíz unitaria)
Regresión con variables de series de tiempo
Con variables estacionarias
- Con variables no estacionarias: regresión espuria
- Con variables no estacionarias: cointegración
- Con variables cointegradas: modelo de corrección de errores
- Con variables no estacionarias y no cointegradas
Modelos univariados de series de tiempo
Metodología Box-Jenkins (Modelos ARIMA)
Identificación, estimación, validación y pronóstico
Criterios de información
- Modelos ARIMA automáticos
- Promedio de pronósticos (unificación de los resultados de varios modelos)
- Modelos que incorporan volatilidades: ARCH y GARCH
Modelos multivariados de series de tiempo
- Vector de Corrección de Errores (VEC)
- Vectores Autorregresivos (VAR)
- Impulso-respuesta
- Descomposición de la varianza