287 resultados para Fernán González
Resumo:
Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.
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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
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Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. La estructura de este manual sigue varios tipos de docencia con el objetivo de guiar al alumno a lo largo del estudio de la econometría tanto en los aspectos teóricos, como prácticos. Para ello cada capítulo consta de una parte magistral, con contenido más teórico, y una más aplicada con ejercicios a desarrollar en las prácticas de aula, prácticas de ordenador y talleres. Además, al final de cada tema se dispone de una guía de instrucciones para llevar a cabo las prácticas de ordenador en con el software econométrico Gretl. Los temas que cubre el manual son los siguientes: Mínimos Cuadrados Generalizados (Heterocedasticidad, Autocorrelación), Regresores Estocásticos y Modelos Dinámicos. Además se proporciona una guía para el desarrollo de un proyecto empírico
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V, 341 p.
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Attempts to model any present or future power grid face a huge challenge because a power grid is a complex system, with feedback and multi-agent behaviors, integrated by generation, distribution, storage and consumption systems, using various control and automation computing systems to manage electricity flows. Our approach to modeling is to build upon an established model of the low voltage electricity network which is tested and proven, by extending it to a generalized energy model. But, in order to address the crucial issues of energy efficiency, additional processes like energy conversion and storage, and further energy carriers, such as gas, heat, etc., besides the traditional electrical one, must be considered. Therefore a more powerful model, provided with enhanced nodes or conversion points, able to deal with multidimensional flows, is being required. This article addresses the issue of modeling a local multi-carrier energy network. This problem can be considered as an extension of modeling a low voltage distribution network located at some urban or rural geographic area. But instead of using an external power flow analysis package to do the power flow calculations, as used in electric networks, in this work we integrate a multiagent algorithm to perform the task, in a concurrent way to the other simulation tasks, and not only for the electric fluid but also for a number of additional energy carriers. As the model is mainly focused in system operation, generation and load models are not developed.
Resumo:
578 p.
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EuroPES 2009
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401 p.
Resumo:
334 p.
Resumo:
233 p. : il. + anexo (247 p.)
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344 p.
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290 p.
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163 p.
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538 p.