Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)

Máster. Curso 2020/2021.

SERIES TEMPORALES - 607583

Curso Académico 2020-21

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y a explotar su potencial para la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el tratamiento estadístico-computacional de la información.

CG2 - Elaborar adecuadamente y con originalidad argumentos motivados y proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular hipótesis y conjeturas razonables en su área de especialización.

CG3 - Integrar los conocimientos adecuados y enfrentarse a la complejidad de emitir juicios en función de criterios, de normas externas o de reflexiones personales justificadas

CG4 - Comunicar y presentar públicamente ideas, procedimientos o informes de investigación, así como asesorar a personas u organizaciones en el tratamiento estadístico-computacional de la información. La presentación de estas ideas debe transmitir de forma clara y precisa las conclusiones de forma que sean entendidas tanto por el especialista como por el profano en temas estadístico-computacionales.

CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
Transversales
CT1 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica, más concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas complejos, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de los métodos estadístico-computacionales en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social.

CT2 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole científica, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
Específicas
CE1 - Adquisición de una formación sólida y rigurosa en temas avanzados de Estadística, Matemática computacional, Modelos estocásticos y Metodología de la toma de Decisiones aplicadas al tratamiento de la Información.

CE2 - Capacidad para planificar la resolución de un problema en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.

CE3 - Capacidad para utilizar aplicaciones informáticas estadísticas, de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas con un elevado grado de complejidad.

CE4 - Desarrollar habilidades de aprendizaje en Estadística Computacional y Matemáticas, así como en sus respectivas aplicaciones, que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo, así como el desarrollo profesional con un alto grado de independencia.

CE5 - Resolver problemas y casos reales planteados en el tratamiento estadístico-computacional de la información generada en los ámbitos de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización matemática, estimación y computación.

CE7 - Capacidad de utilización de herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos así como manejo, gestión y análisis de grandes bases de datos.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Método expositivo
Clases prácticas
Estudio de casos
Prácticas de ordenador utilizando el software SAS y/o R, donde se pretende que los estudiantes aprendan a aplicar e interpretar las diferentes técnicas estudiadas.

Presenciales

3

Breve descriptor:

Modelización de series temporales

Requisitos

Conocimientos de Probabilidad, Estadística y Modelos de Regresión

Objetivos

Se trata de que el alumno adquiera los conocimientos suficientes para la modelización de series temporales a través de modelos ARMA (metodologia Box-Jenkins) y GARCH. Asimismo, se pretende que los estudiantes aprendan a aplicar e interpretar estas técnicas con SAS y/o R.

Contenido

1. Métodos clásicos para el tratamiento de series temporales: regresión frente al tiempo, descomposición de señales, suavizados
2. Modelos ARMA, ARIMA, SARMA, SARIMA
3. Metodología Box-Jenkins
4. Análisis de intervención
5. Modelos de función de transferencia
6. Ajuste masivo de series temporales
7. Modelos GARCH

Evaluación

La nota se establecerá en función de los siguientes criterios:
Asistencia: 10%
Examen con ordenador para ajustar un modelo ARMA a una serie temporal: 30%
Práctica (entrega de código comentado) en la que se ajusta un modelo ARMA + GARCH: 60%



Bibliografía

1. Aznar, A., Trívez, F.J. (1993), “Métodos de predicción en economía II, Análisis de Series Temporales”, Ariel Economía
2. Hans Franses, P., Van Dijk, D. (2000), “Non-linear time series models in empirical finance”, Cambidge University Press (para GARCHS)
3. Matilla, M., Pérez, P., Sanz, B. (2013), “Econometría y predicción”, Mc Graw Hill (UNED) (coloquial)
4. Peña, D. (2010), “Análisis de series temporales”, Alianza Editorial (visión completa de la modelización con series temporales)

Otra información relevante

Profesorado:

Nombre – Despacho – Teléfono - Email
Elena Rosa Pérez, Despacho 505, Facultad de Matemáticas, 913944656, elerosa@ucm.es
Daniel Vélez Serrano, Despacho 504, Facultad de Matemáticas, 913944729, danvelez@ucm.es

Estructura

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

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único09/12/2020 - 14/12/2020LUNES 18:00 - 19:30B05DANIEL VELEZ SERRANO
ELENA ROSA PEREZ
MIÉRCOLES 18:00 - 19:30B05DANIEL VELEZ SERRANO
ELENA ROSA PEREZ
VIERNES 18:00 - 19:30B05DANIEL VELEZ SERRANO
ELENA ROSA PEREZ
16/12/2020 - 19/02/2021LUNES 18:00 - 19:30B05DANIEL VELEZ SERRANO
ELENA ROSA PEREZ
MIÉRCOLES 18:00 - 19:30B05DANIEL VELEZ SERRANO
ELENA ROSA PEREZ