Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Muchos fenómenos de nuestro día a día, como la evolución de los precios de las acciones, se miden en intervalos a lo largo del tiempo. Los métodos de análisis de series temporales son muy útiles para analizar este tipo especial de datos. En este curso, conocerás algunos conceptos y técnicas fundamentales de análisis de series temporales.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Análisis exploratorio de datos de series temporales
En este capítulo verás cómo organizar y visualizar datos de series temporales en R. Aprenderás varias suposiciones simplificadoras muy utilizadas en el análisis de series temporales y las características comunes de las series financieras.
- ¡Bienvenido al curso!50 XP
- Explorar series temporales en bruto100 XP
- Gráficos básicos de series temporales100 XP
- ¿Qué nos indica el índice temporal?100 XP
- Frecuencia de muestreo50 XP
- Identificar la frecuencia de muestreo100 XP
- ¿Cuándo es exacta la frecuencia de muestreo?50 XP
- Valores ausentes100 XP
- Objetos básicos de series temporales50 XP
- Crear un objeto de serie temporal con ts()100 XP
- Comprobar si un objeto es una serie temporal100 XP
- Representar un objeto de serie temporal100 XP
2
Predecir el futuro
En este capítulo identificarás tendencias y aprenderás el modelo de ruido blanco (WN), el modelo de paseo aleatorio (RW) y la definición de procesos estacionarios.
3
Análisis de correlación y función de autocorrelación
En este capítulo repasarás el coeficiente de correlación, lo usarás para comparar dos series temporales y también lo aplicarás para comparar una serie con su propio pasado, como una autocorrelación. Descubrirás la función de autocorrelación (ACF) y practicarás cómo estimar y visualizar autocorrelaciones para datos de series temporales.
4
Autorregresión
En este capítulo aprenderás el modelo autorregresivo (AR) y varias de sus propiedades básicas. También practicarás cómo simular y estimar el modelo AR en R y compararás el modelo AR con el modelo de paseo aleatorio (RW).
5
Media móvil simple
En este capítulo aprenderás el modelo de media móvil simple (MA) y varias de sus propiedades básicas. También practicarás cómo simular y estimar el modelo MA en R y compararás el modelo MA con el modelo autorregresivo (AR).
R
Análisis de series temporales en R
Curso
completado
