Series de Tiempo II

MAT-268 | 4 Créditos UTFSM

Descripción General

Esta asignatura profundiza en modelos avanzados para series de tiempo, enfocándose en situaciones donde los supuestos clásicos de estacionaridad y varianza constante no se cumplen. Se estudian modelos de volatilidad condicional (ARCH/GARCH), esenciales para las finanzas, así como el análisis de series multivariadas (VAR) y la integración de variables (Cointegración), permitiendo modelar interacciones dinámicas entre múltiples series temporales.


Contenidos Específicos

Volatilidad y No-Linealidad

  • Modelos de Volatilidad: ARCH, GARCH y sus extensiones (EGARCH, TGARCH) para modelar la varianza condicional.
  • Colas Pesadas: Análisis de datos financieros con distribuciones no normales (t-Student, GED).

Series Multivariadas

  • Vectores Autorregresivos (VAR): Formulación, identificación, estimación y causalidad de Granger.
  • Raíces Unitarias y Cointegración: Test de Dickey-Fuller Aumentado, Test de Johansen y modelos de corrección de errores (VECM).

Consejos de Ex-participantes

📊

Finanzas

Este curso es el "corazón" de la econometría financiera. Entender GARCH es vital si te interesa el área de riesgos o inversiones.

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Relaciones

La cointegración es un concepto difícil pero poderoso; permite encontrar relaciones de equilibrio a largo plazo entre series que parecen caminar aleatoriamente.

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Historial de Impartición

No se ha impartido después del 2021.1 según registros actuales.

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