ISBN 978-612-03-1637-5

Reseña

Este texto universitario, dirigido a estudiantes de nivel universitario, es una guía fundamental para el estudio de series de tiempo no estacionarias. Su propósito académico es establecer una metodología clara, basada en la metodología de Box-Jenkins, pero adaptada para series que exhiben comportamientos no estacionarios, con un fuerte énfasis en su aplicación práctica utilizando R-Studio.
El contenido se centra en la naturaleza de la no estacionariedad, abordando tanto la varianza como la media, y las transformaciones necesarias para lograr la estacionariedad, como la diferenciación de series. Un pilar central son los modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles (ARIMA), concebidos como una generalización de los modelos ARMA para procesos que requieren diferenciación. Adicionalmente, se extienden a los modelos ARIMA Estacionales (SARIMA), esenciales para series con dependencia estacional, cubriendo su construcción, estimación, validación y pronóstico.
El objetivo final es dotar al estudiante de una "caja de herramientas" robusta que le permita identificar aproximaciones adecuadas para resolver problemas de pronóstico específicos en series no estacionarias. Este manual fomenta la generación de pruebas de concepto y la investigación autónoma en nuevas metodologías y teorías asociadas, siendo el conocimiento impartido fruto de la experiencia docente, lo que garantiza una perspectiva aplicada y pertinente a las demandas actuales del análisis de datos.
Así mismo, el conocimiento aplicado es producto de la experiencia durante el tiempo de permanencia en la Facultad de Ingeniería Estadística e Informática de la Universidad Nacional del Altiplano – Puno.
Finalmente agradecemos a las personas que tengan a bien hacer llegar sugerencias y recomendaciones, con el fin de mejorar su contenido