series de tiempo


SERIES NO ESTACIONALES:
1) Históricos del índice S&P 500:
Precio de cierre semanal desde 09/03/2008 hasta 03/05/2009 tomados de:
http://es.investing.com/indices/us-spx-500-historical-dataSerie no estacional con media y varianza no estable, por lo tanto se ejecutara Box-Cox para saber que transformación usar.

Dado que λ está más cerca 0.5 se hará transformación cuadrática paraestabilizar varianza y posteriormente la primera diferencia para estacionar la serie.


Mediante la acf y pacf se puede identificar un AR(3)

Mediante la eacf se puede identificar una ARMA(0,0)
Solopara efectos demostrativos se comparara ambos modelos aunque se termine escogiendo ARMA(0,0)
AR(3)

ARMA(0,0)

Se escoge el modelo ARMA(0,0) dado que tiene menor aic,
Proceso ARIMA(0,1,0) sintermino constante (1-B)yt = at
Este proceso se denomina paseo aleatorio o paseo del borracho, con este modelo no podemos hacer pronósticos del precio del índice Standard and Poors (SP500) para laspróximas semanas, Si bien con ARIMA no se puede pronosticar quizá se puedan usar métodos alternativos.



















2) Históricos del índice Dow30:
Precio de cierre mensualdesde 28/02/2009 a 29/03/2014 tomado de:
http://es.investing.com/indices/us-30-historical-data
El precio de cierre mensual del indice plot 30 es no estable en media, pero aparentemente si lo es envarianza, se corroborara con BoxCox.

Dado que λ está tan cercano a 1, no se hará transformación para estabilizar la varianza, pero si se estabilizara la media, es decir, se transformará a estacionariaMediante la eacf un ARMA(0,0)
Proceso ARIMA(0,1,0) sin termino constante (1-B)yt = at
Este proceso se denomina paseo aleatorio o paseo del borracho, con este modelo no podemos hacerpronósticos para el precio del índice Dow30 de los próximos meses. Si bien con ARIMA no se puede pronosticar quizá se puedan usar métodos alternativos.














SERIE ESTACIONAL:
Datos...