Análisis dinámico de series temporales multivariadas
El estudio de los sistemas dinámicos es un tema de gran interés en las ciencias básicas, económicas, empresariales, entre otras, permite realizar inferencia directa del comportamiento de los diferentes sistemas. El objetivo del trabajo consiste en la aplicación de modelos estadísticos de series temp...
- Autores:
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GALLARDO PÉREZ, HENRY DE JESÚS
Rojas Suárez, Jhan Piero
Vergel Ortega, Mawency
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
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El estudio de los sistemas dinámicos es un tema de gran interés en las ciencias básicas, económicas, empresariales, entre otras, permite realizar inferencia directa del comportamiento de los diferentes sistemas. El objetivo del trabajo consiste en la aplicación de modelos estadísticos de series temporales a la estimación empírica de ecuaciones que conforman sistemas dinámicos con el propósito de describir las relaciones entre factores capaces de producir alteraciones en un sistema económico, físico, social o ambiental y plantear ecuaciones de evolución para ese sistema. La metodología se enmarca en el paradigma cuantitativo y utiliza un razonamiento deductivo que, a partir del análisis de datos univariados y multivariados, recolectados a intervalos regulares de tiempo, permite establecer un derrotero para ajustar modelos dinámicos confiables que expliquen el comportamiento de variables aleatorias a lo largo del tiempo. Las aplicaciones revisten importancia para las diferentes ciencias puesto que permiten identificar y estimar modelos que describan sistemas dinámicos en variables estocásticas relacionadas. |
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La metodología se enmarca en el paradigma cuantitativo y utiliza un razonamiento deductivo que, a partir del análisis de datos univariados y multivariados, recolectados a intervalos regulares de tiempo, permite establecer un derrotero para ajustar modelos dinámicos confiables que expliquen el comportamiento de variables aleatorias a lo largo del tiempo. Las aplicaciones revisten importancia para las diferentes ciencias puesto que permiten identificar y estimar modelos que describan sistemas dinámicos en variables estocásticas relacionadas.The study of dynamic systems is a topic of great interest in basic sciences, economics, business, among others, allows direct inference of the behavior of different systems. The objective of this work is the application of statistical models of time series to the empirical estimation of equations that conform dynamic systems with the purpose of describing the relations between factors capable of producing alterations in an economic, physical, social or environmental system and to propose equations of evolution for that system. The methodology is framed in the quantitative paradigm and uses a deductive reasoning that, from the analysis of univariate and multivariate data, collected at regular intervals of time, allows establishing a path to adjust reliable dynamic models that explain the behavior of random variables over time. The applications are important for the different sciences since they allow identifying and estimating models that describe dynamic systems in stochastic related variablesapplication/pdfspaJournal of Physics: Conference SeriesColombiaMundo FescVol.10 No.20.(2020)4920 (2020)4110Gallardo-Pérez, H. de J., Vergel-Ortega, M., & Rojas-Suárez, J. P. (2020). Análisis dinámico de series temporales multivariadas. Mundo FESC, 10(20), 41-49. Recuperado a partir de https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/618Mundo FescEsta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas 4.0.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/618Análisis dinámico de series temporales multivariadasArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Serie temporalmodelo estadísticosistema dinámico.Time seriesstatistical modeldynamic systemL. Maldonado. El modelamiento matemático en la formación del ingeniero, Bogotá: Ediciones Universidad Central, 2013M. Ginovart. “¿Qué pueden ofrecer los modelos basados en agentes vivos en el contexto docente?” Modelling in Science Education and Learnig, vol. 8, no. 2, pp. 5-25, 2015R. Hibbeler. Mecánica vectorial para ingenieros: dinámica. México: Pearson Educación, 2004H. Gallardo, J. Rojas y O. Gallardo. Modelación de Series Temporales en el Sector Productivo del Norte de Santander. Bogotá: ECOE, 2019H. Gallardo, M. Vergel y J. Rojas. “Dynamic and sequential update for time series forecasting” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1587 art. 012016, 2020J. Mauricio. Introducción al Análisis de Series Temporales. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, 2007D. Peña. Análisis de series temporales. Barcelona: Alianza Editorial, 2010V. Guerrero. Análisis estadístico de series de tiempo económicas. México: Universidad Autónoma Metropolitana, 2003A. Nova. Procesamiento de series de tiempo. México: Fondo de Cultura Económica, 2013D. Peña. Estadística Modelos y Métodos. 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Bogotá: Ministerio de Minas y Energía, 2019LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/801/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessORIGINALAnálisis dinámico de series temporales multivariadas.pdfAnálisis dinámico de series temporales multivariadas.pdfapplication/pdf806349https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/801/1/An%c3%a1lisis%20din%c3%a1mico%20de%20series%20temporales%20multivariadas.pdf1240143c41d39b79948b1663bddd6e8eMD51open accessTEXTAnálisis dinámico de series temporales multivariadas.pdf.txtAnálisis dinámico de series temporales multivariadas.pdf.txtExtracted texttext/plain27750https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/801/3/An%c3%a1lisis%20din%c3%a1mico%20de%20series%20temporales%20multivariadas.pdf.txt0d71a7098f930b7c7bc61bc367d449f2MD53open accessTHUMBNAILAnálisis dinámico de series temporales multivariadas.pdf.jpgAnálisis dinámico de series temporales 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