CURSO:SERIES DE TIEMPO TRADUCCION:TIME SERIES SIGLA:EPG4004 CREDITOS:05 MODULOS:02 CARACTER:OPTATIVO TIPO:CATEDRA, LABORATORIO CALIFICACION:ESTANDAR DISCIPLINA:INGENIERIA, COMPUTACION PALABRAS CLAVE:COMPUTACION, INTELIGENCIA, ARTIFICIAL, CIENCIA, DATOS, MINERIA, SERIES, TIEMPO I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO En este curso los estudiantes adquiriran herramientas para el analisis de series de tiempo, incluyendo la estimacion y construccion de modelos mediante componentes como tendencia y estacionalidad. Con el proposito de que los estudiantes puedan identificar el modelo adecuado para una serie de tiempo para realizar predicciones de datos. II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1.Analizar de manera rigurosa los modelos de series de tiempo desde un punto de vista temporal o espectral para realizar predicciones de datos. 2.Distinguir la estructura matematica y estadistica de los modelos de series de tiempo mas adecuado para realizar las predicciones de datos. 3.Realizar simulaciones y aplicaciones de los modelos para realizar predicciones de datos en finanzas. III.CONTENIDOS 1.Introduccion a series de tiempo y predicciones de datos. 2.Modelos de series de tiempo estacionarias(ARMA) 3.Extensiones a modelos integrados(ARIMA) 4.Prediccion con modelos de regresion. 5.Aplicaciones en Finanzas. IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS -Clases expositivas. -Talleres practicos de laboratorio. V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS -Controles: 30% -Actividades practicas en laboratorio: 30% -Proyecto: 40% VI.BIBLIOGRAFIA Minima Tsay, R. S. (2010) Analysis of Financial Time Series, Wiley, New York. Brockwell, P. and Davis, R. (1991) Time Series: Theory and Methods, Springer, New York. Complementaria Brockwell, P. and Davis, R. (2002) Introduction to time series and forecasting, Springer, New York. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMATICAS/ ENERO 2020