SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO

• Series de tiempo
• Series de tiempo en R
• Gráficos de series de tiempo
• Componentes de una serie de tiempo

SESIÓN 02: PROCESOS ESTOCÁSTICOS

• Procesos estocásticos estacionarios
• Proceso de ruido blanco
• Proceso Random walk
• Autocorrelación
• Modelos autorregresivos

SESIÓN 03: REGRESIÓN EN SERIES DE TIEMPO

• Modelos lineales
• Ajuste del modelo
• Modelos con variables estacionales
• Modelos no lineales
• Pronósticos para regresiones

SESIÓN 04: MODELOS ESTACIONARIOS

• Series estrictamente estacionarias
• Modelos de medias móviles
• Proceso ARMA

SESIÓN 05: MODELOS NO ESTACIONARIOS

• Modelos ARIMA no estacionales
• Modelos ARIMA estacionales
• Modelos ARCH

SESIÓN 06: MODELOS MULTIVARIADOS I

• Regresión espuria
• Raíces unitarias

SESIÓN 07: MODELOS MULTIVARIADOS II

• Cointegración
• Modelos de vectores autorregresivos