Análisis dinámico de series temporales multivariadas

Abstract

El estudio de los sistemas dinámicos es un tema de gran interés en las ciencias básicas, económicas, empresariales, entre otras, permite realizar inferencia directa del comportamiento de los diferentes sistemas. El objetivo del trabajo consiste en la aplicación de modelos estadísticos de series temporales a la estimación empírica de ecuaciones que conforman sistemas dinámicos con el propósito de describir las relaciones entre factores capaces de producir alteraciones en un sistema económico, físico, social o ambiental y plantear ecuaciones de evolución para ese sistema. La metodología se enmarca en el paradigma cuantitativo y utiliza un razonamiento deductivo que, a partir del análisis de datos univariados y multivariados, recolectados a intervalos regulares de tiempo, permite establecer un derrotero para ajustar modelos dinámicos confiables que expliquen el comportamiento de variables aleatorias a lo largo del tiempo. Las aplicaciones revisten importancia para las diferentes ciencias puesto que permiten identificar y estimar modelos que describan sistemas dinámicos en variables estocásticas relacionadas.

The study of dynamic systems is a topic of great interest in basic sciences, economics, business, among others, allows direct inference of the behavior of different systems. The objective of this work is the application of statistical models of time series to the empirical estimation of equations that conform dynamic systems with the purpose of describing the relations between factors capable of producing alterations in an economic, physical, social or environmental system and to propose equations of evolution for that system. The methodology is framed in the quantitative paradigm and uses a deductive reasoning that, from the analysis of univariate and multivariate data, collected at regular intervals of time, allows establishing a path to adjust reliable dynamic models that explain the behavior of random variables over time. The applications are important for the different sciences since they allow identifying and estimating models that describe dynamic systems in stochastic related variables