Introducción Series de Tiempo
Enviado por david santiago gutierrez rios • 23 de Julio de 2023 • Tarea • 861 Palabras (4 Páginas) • 72 Visitas
Taller 1 – Series
David Santiago Gutierrez ríos
Introducción Series de Tiempo
- Dada la series de tiempo X = [10, 15, 23, 20, 19], donde X1 = 10, X2 = 15,. . . calcule a mano, el primer y segundo rezago, la primera y segunda diferencia.
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- En RStudio, ingrese la siguiente serie X = [10, 15, 23, 20, 19]. Using RStudio, calcule el primer y segundo rezago, la primera y segunda diferencia.
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- Del sitio de Yahoo Finanzas, click aquí, descargue los datos para una acción de su preferencia desde 2000 a 2019, con frecuencia diaria y mensual.
- Construya una vela japonesa bullish y otra bearish, con los datos.
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- Grafique los preciós (Adjust Closed) e identifique los meses de “crisis” de la acción.[pic 4]
- Suponga que las notas de clase se distribuyen normal con media 70 y desviación estandar 10. Suponga que el profesor hace una curva multiplicando cada nota por 1.10.
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– Calcule la nueva media
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– Calcule la nueva varianza.
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– Calcule la nueva desviación estándar
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- Suponga , calcule:[pic 23]
- El valor esperado de 10𝑋
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– La varianza de 10𝑋
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– La desviación estándar de 10𝑋
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– La varianza de 5𝑋
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– La varianza de 20𝑋
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- Suponga que dos parciales (el segundo y examen final) usualmente tiene promedio de 70 y 80, respectivamente. Y tienen varianza de 100 y 49. Si su correlación es 0.8, calcule la covarianza.
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- En Excel y R, simule el proceso
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Proceso Estacionario AR(P)
- Usando la definición de estacionariedad, muestre que el proceso aleatorio, dado por
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es ruido Blanco.
Valor esperado
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Varianza
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Covarianza
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- Consider un proceso AR(2), con , [pic 70][pic 71][pic 72]
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- simule el proceso
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- Estime el proceso
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- Simule el proceso estocástico . Calcule la media y varianza teórica y compárela con los valores muestrales.[pic 77]
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Debido a que los valores son dados por aleatoriedad, se observa que tanto la media y la varianza en ambos casos cambia, sin embargo, dicho cambio no es tan grande y para ambos casos las gráficas muestran unos clústeres predominantes, lo que se podría deducir como una no estacionaridad en varianza, pero tal vez si en media.
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