Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigación actual en series temporales. puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado en cualquier rama científica. su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales con los paquetes estadísticos más utilizados.prefacio 1. introducción a las series temporales. 2. análisis descriptivo de una serie temporal. 3. series temporales y procesos estocásticos. 4. procesos autorregresivos. 5. procesos de media móvil y arma. 6. procesos integrados y de memoria larga. 7. procesos arima estacionales. 8. predicción con modelos arima. 9. la identificación de los posibles modelos arima. 10. estimación y selección de modelos arima. 11. diagnosis del modelo y predicción. 12. análisis de intervención. 13. valores atípicos. 14. modelos no lineales. 15. modelos de heterocedasticidad condicional. 16. casos de series temporales univariantes. 17. regresión dinámica entre variables estacionarias. 18. regresión entre variables integradas. cointegración. 19. modelos multivariantes. bibliografía indice analítico.
