Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2015) 2025-1

Séptimo Semestre, Modelos de Supervivencia y de Series de Tiempo

Grupo 9232, 43 lugares. 30 alumnos.
Profesor Lizbeth Naranjo Albarrán lu mi vi 10 a 11 P207
Ayudante Vicente Heriberto Toribio Elguera ma ju 10 a 11 P207
 

Temario

1. Series de Tiempo

  • Introducción al análisis de series de tiempo.
  • Tendencia y estacionalidad.
  • Métodos de exponential smoothing.
  • Modelos para series de tiempo univariadas.
  • Construcción de modelos para series de tiempo univariadas.
  • Pronóstico con modelos SARIMA.
  • Introducción a otros modelos de series de tiempo. Algunos con aplicaciones en series de tiempo financieras como: ARCH & GARCH, Modelos de Markov Ocultos (Hidden Markov Models), VAR (modelo empleado para series de tiempo multivariadas, esenciales para análisis econometricos), incluso una introducción a las aplicaciones de Inteligencia Artificial en series de Tiempo

2. Análisis de supervivencia

  • Introducción al análisis de supervivencia.
  • Características de los datos de supervivencia.
  • Funciones involucradas en el análisis de supervivencia.
  • Métodos no paramétricos para el análisis de supervivencia.
  • Modelos paramétricos de uso común y su estimación.
  • Comparación de poblaciones mediante procesos no paramétricos.
  • Modelo de Cox.
  • Introducción a otros modelos.Como el modelo de Cox generalizado, tocando otras aplicaciones de los modelos de supervivencia como la modelación de riesgo de crédito.

Bibliografía

  • P. J. Brockwell and R. A. Davis. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer-Verlag, 2nd edition, 2002.
  • C. Chatfield. The Analysis of Time Series. Chapman and Hall, 6th edition, 2003.
  • D. Collet. Modelling Survival Data in Medical Research. Chapman-Hall, 2003.
  • D.R. Cox and D. Oakes. Analysis of Survival Data. Chapman and Hall, 1984.
  • D. Kleinbaum and M. Klein. Survival Analysis. A Self-Learning Text. Springer, 2005.
  • D. Montgomery, C. L. Jennings, and M. Kulahci. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Wiley, 2nd edition, 2015.
  • R. H. Shumway and D. S. Stoffer. Time Series Analysis and Its Applications With R Examples. Springer, 2nd edition, 2006.

Evaluación

  • Tareas 10% (4 evaluaciones)
  • Proyecto y exposición 30% (2 trabajos)
  • Examen 60% (4 evaluaciones)
  • Es necesario aprobar cada examen para obtener un promedio aprobatorio.
  • En caso de reprobar un examen, la calificación podrá reponerse con un examen de reposición.
  • En caso de reprobar dos o más exámenes, se tendrá que presentar examen final.

 


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