Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos

Máster. Curso 2024/2025.

SERIES TEMPORALES, DATOS PANEL Y AJUSTE ESTACIONAL DE CALENDARIO - 609793

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Conocer y utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas al análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG2 - Conocer y aplicar la normativa y regulación local, autonómica, nacional e internacional en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG3 - Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG4 - Comprender, analizar y evaluar teorías, resultados y desarrollos en el idioma de referencia, además de en la lengua materna, en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG5 - Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG6 - Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG7 - Capacidad para encontrar soluciones alternativas en el planteamiento de un problema o en la utilización de Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG8 - Conocer los fundamentos y las implicaciones económicas de los procesos de producción y aplicación de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG9 - Resolver casos prácticos conforme al análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos, lo que implica la elaboración previa de material, la identificación de cuestiones problemáticas, la selección, interpretación y la exposición argumentada de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG10 - Estructurar el proceso de análisis de un problema con elementos aleatorios en el análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
Transversales
CT1 - Conocer y desarrollar el respeto y la promoción de los Derechos Humanos, de los Derechos Fundamentales, de la cultura de paz y la conciencia democrática, de los mecanismos básicos para la participación ciudadana y de una actitud para la sostenibilidad ambiental y el consumo responsable.
CT2 - Conocer y aplicar las políticas y prácticas de atención a colectivos sociales especialmente desfavorecidos e incorporar los principios de igualdad entre hombres y mujeres y de accesibilidad universal y diseño adaptado para todos a su ámbito de estudio.
CT4 - Desarrollar las aptitudes para el trabajo cooperativo y la participación en equipos, las habilidades de negociación e incorporar los valores de cooperación, esfuerzo, respeto y compromiso con la búsqueda de la calidad como signo de identidad.
CT6 - Analizar, razonar críticamente, pensar con creatividad y evaluar el propio proceso de aprendizaje discutiendo asertiva y estructuradamente las ideas propias y ajenas, ejerciendo auténtico espíritu de liderazgo.

Específicas
CE7 - Desarrollar habilidades en el manejo y diseño de herramientas informáticas que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en el análisis estadístico de modo autónomo.
CE8 - Conocer y manejar las nuevas fuentes de datos masivos vinculadas a los entornos digitales.
CE9 - Adquirir conocimientos sobre los métodos y técnicas para la correcta definición de un proceso de investigación cuantitativo, así como sobre las técnicas para garantizar la calidad de las herramientas técnicas utilizadas.
CE12 - Adentrarse en el manejo de técnicas estadísticas avanzadas aplicadas al estudio social, económico y demográfico.
Otras
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
24h
Clases prácticas
24h
TOTAL
48h

Breve descriptor:

La información detallada de esta asignatura se encuentra en la ficha correspondiente de la Guía Docente que puede consultar en este enlace: https://www.ucm.es/emos/asignaturas

Objetivos

• Conocimiento de los fundamentos y de modelos de interés en series temporales.

• Capacidad de utilización de técnicas de identificación, ajuste, diagnóstico y predicción en series temporales.

• Capacidad de aplicar metodologías de series temporales sobre datos reales.

• A su vez el curso plantea un recorrido introductorio por las posibilidades que ofrece la técnica de modelización de datos de panel, con el fin de conocer los conceptos básicos de dicha metodología.


Contenido

1. Introducción. Modelos clásicos de ajuste, descomposición y predicción.

2. Procesos estocásticos estacionarios. Modelos ARMA.

3. Procesos integrados. Modelos ARIMA.

4. Metodología Box-Jenkins. Identificación, estimación, contraste y predicción.

5. Análisis de intervenciones y outliers.

6. Modelos de función de transferencia.

7. Metodologías de ajuste masivo de series temporales.

8. Modelos VARMA. Modelos de Corrección del Error. Cointegración.

9. Modelos de Datos de Panel. Introducción.


Evaluación

Participación activa y respetuosa en el desarrollo de la clase 10%
Resolución de casos prácticos propuestos por el profesor 60%
Realización de una prueba (examen) realizado con ordenador consistente en el ajuste de algún modelo de serie temporal 30%

Bibliografía

• Cryer, J.D., Chan, K. (2008), Time Series Analysis with applications in R. Springer.
• Enders, W. (2015), Applied Econometric Time Series (4th Edition), J.Wiley, N.Y.
• Metcalfe, A.V., Cowpertwait, P.S.P. (2009). Introductory Time Series with R. Springer.
• Montgomery, Douglas C., Jennings, Cheryl L., Kulahci Murat (2008), Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, Wiley
• Peña, D. (2010), “Análisis de series temporales”, Alianza Editorial (visión completa de la modelización con series temporales)
• Ruppert, D., Matteson, D. S. (2015), Statistics and Data Analysis for Financial Engineering with R examples, Springer-Verlag New York
• Shumway, Robert H., Stoffer, David S. (2017), Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples, Springer International Publishing
• Eurostat (2014). Memobust Handbook on Methodology of Modern Business Statistics. Eurostat.
• Matilla García, M., Pérez Pascual, P.A., Sanz Carnero, Basilio, UNED : McGraw-Hill, D.L. 2013
• Yves Croissant (2019), Panel Data Econometrics with R, Wiley

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único19/10/2024 - 26/10/2024JUEVES 18:00 - 21:00-DANIEL VELEZ SERRANO
01/11/2024 - 21/12/2024MARTES 16:00 - 18:30-DANIEL VELEZ SERRANO
JUEVES 18:00 - 21:00-DANIEL VELEZ SERRANO