2020-05-15

Introducción

Programa del curso

Profesor: Mtro. Pablo Benavides Herrera

  • Lic. en Ingeniería Financiera, ITESO
  • Maestría en Economía, UDG (CUCEA)
  • Estudiante de PhD en Ciencias de la Ingeniería, ITESO
  • Director en Exel Pitss

Horario y días de clase:

  • Lunes a jueves, 07:00 a 9:00 horas
  • 25 de mayo a 16 de julio de 2020
  • Unirse a las reuniones de Microsoft Teams aquí

Datos de contacto y material del curso

Evaluación

  • 80% Proyectos.
  • 20% Tareas y participación en clase.

Prerrequisitos

  • Acceder a esta liga, para crear una cuenta en RStudio Cloud y unirse al espacio STV2020. Preferentemente, utilicen su cuenta del ITESO.

Instalar R. Pueden descargarlo del CRAN (the Comprehensive R archive Network).

Instalar RStudio. Se puede descargar aquí.

¿Qué se puede pronosticar?

Se pueden generar pronósticos con distintos horizontes

De corto plazo:

  • Para los siguientes 5, 10 minutos.
  • Para la siguiente hora.
  • Para el día siguiente.

Mediano plazo:

  • Para la siguiente semana.
  • Para el siguiente mes.
  • El siguiente trimestre.

De largo plazo:

  • Para el siguiente año.
  • Para la siguiente década.
  • Etc.

¿Todas las variables son igual de predecibles?

Factores que influyen en el pronóstico de una variable

  • Qué tan bien conocemos los factores o elementos que influyen en ella.


  • Qué tantos datos tenemos disponibles.


  • ¿El pronóstico que vamos a realizar puede influir en el resultado de la variable a predecir?

El análisis de series de tiempo con R

R nos puede ayudar a llevar a cabo de una manera bastante sencilla todo el análisis de pronóstico, desde el momento en que contamos con los datos, hasta la estimación final.

Durante el curso estaremos utilizando R, específicamente el tidyverse y la paquetería fable.

Veamos una breve introducción aquí.