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Estudio estadístico de la evolución e impacto de la crisis económica en el sector de la construcción, sector inmobiliario, e industria metalúrgica en España mediante modelos ARIMA y detección de outliers

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Publication date
2018-09
Defense date
2018-10-16
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España
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Abstract
El objetivo principal de este trabajo consiste en analizar series temporales pertenecientes a varios sectores económicos relacionados entre sí. Como resultado de este análisis se espera obtener información que explique el comportamiento de estos sectores, de forma global y conjunta, especialmente en torno a los años de la crisis económica de 2007-2010. Por último, se realizarán predicciones con los modelos obtenidos sobre el comportamiento futuro de alguna de las series. A lo largo de este trabajo se van a analizar un total de 13 series temporales. Las series estudiadas pueden agruparse en 4 grandes grupos: sector de la construcción, sector inmobiliario, industria metalúrgica e indicadores económicos generales. Se elige estudiar estos tres sectores debido a la interacción entre ellos. Al estar relacionados entre sí, se espera observar como la crisis económica se propaga a través de ellos. Para el análisis de estas series, se van a utilizar los modelos ARIMA, con la metodología Box-Jenkins y la detección automática de valores atípicos o “outliers”. Las estimaciones para estos modelos han sido hechas con dos programas: R, que es un software de código abierto especializado en estadística, y SPSS, que requiere licencia y es uno de los programas estadísticos más extendidos en el mundo empresarial. Todos los modelos han sido estimados en ambos programas, aunque los resultados presentados corresponden a los resultados obtenidos R. No obstante, para unas pocas series y en determinados momentos se muestran resultados en SPSS para exponer el proceso en este otro programa, dada su difusión en el mundo empresarial. Por otro lado, las estimaciones finales de las predicciones han sido realizadas en SPSS.
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Keywords
Series temporales, Metodología Box-Jenkins, Modelos ARIMA
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