Modelación de series temporales en el sector productivo del norte de santander (2019)
Prólogo Introducción Capítulo 1. Series temporales 1.1. Definición 1.2. Métodos para modelar series temporales 1.3. Método estructural para el análisis de series temporales. 1.3.1. Tendencia a largo plazo 1.3.2. Efecto ciclo 1.3.3. Efecto estacional 1.3.4. Variación irregular 1.3.5. Construcción del modelo 1.4. Método de Box y Jenkins para el análisis de series temporales 1.4.1. Procesos estocásticos 1.4.2. Procesos estacionarios 1.4.3. Modelo ARIMA 1.4.3.1. Modelo autorregresivo 1.4.3.2. Procesos de promedio móvil 1.4.3.3. Procesos ARIMA (p,d,q) 1.4.3.4. Comportamiento típico de la FAC y la FACP 1.4.3.5. Procesos no estacionarios 1.4.3.6. Procesos estacionales 1.4.3.7. Datos faltantes 1.4.4. Construcción de modelos para series univariadas 1.5. Estructura fractal de series temporales 1.5.1. Movimiento browniano 1.5.2. Distribuciones de probabilidad 1.5.2.1. Distribuciones estables 1.5.2.2. Distribuciones fractales 1.5.2.3. Movimiento browniano fraccional 1.5.3. Análisis R/S (rango estandarizado o reescalado) 1.5.3.1. Índice de escala temporal 1.5.3.2. Rango 1.5.3.3. Rango estandarizado 1.5.4. El exponente Hurst 1.5.5. Ciclos no periódicos y V-análisis 1.5.5.1. Ciclos no periódicos 1.5.5.2. La estadística V Capítulo 2. Simulación de series temporales 2.1. Proceso de ruido blanco gaussiano 2.2. Proceso caótico 2.3. Proceso AR(1) 2.4. Proceso MA(2) Capítulo 3. Análisis de series temporales 3.1. Índice de Precios al Consumidor (IPC) - Cúcuta 3.1.1. Ajuste de un modelo estructural 3.1.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.1.3. Estructura fractal 3.2. Índice de Precios al Consumidor (IPC) – Colombia 3.2.1. Ajuste de un modelo estructural 3.2.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.2.3. Estructura fractal 3.3. Consumo residencial de energía eléctrica en Cúcut 3.3.1. Ajuste de un modelo estructural 3.3.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.3.3. Estructura fractal 3.4. Consumo residencial de energía eléctrica en Norte de Santander 3.4.1. Ajuste de un modelo estructural 3.4.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.4.3. Estructura fractal 3.5. Sacrificio de ganado vacuno en Norte de Santander 3.5.1. Ajuste de un modelo estructural 3.5.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.5.3. Estructura fractal 3.6. Índice de Costos de Construcción de Vivienda (ICCV) en Cúcuta 3.6.1. Ajuste de un modelo estructural 3.6.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.6.3. Estructura fractal 3.7. Movimiento del parque urbano automotor de pasajeros en Cúcuta 3.7.1. Ajuste de un modelo estructural 3.7.2. Ajuste de un modelo ARIMA 3.7.3. Estructura fractal Conclusiones Bibliografía