En las últimas decadas hemos podido asistir a la aparición de modelos y métodos estadísticos de gran importancia para el trabajo con datos de series temporales. La necesidad de disponer de predicciones lo más precisas posibles, así como el interés en conocer la dinámica de las distintas variables, ha originado que los métodos de análisis de series temporales hayan pasado a ocupar un lugar central en el estudio de disciplinas muy diversas.

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1. La predicción en el área económica 2. Procesos estocásticos 3. Modelos lineales 4. Elaboración de modelos ARIMA: fase de identificación 5. Estimación de un modelo ARIMA 6. Validación 7. Predicción 8. Modelos estacionales 9. Análisis de intervención y modelos de transferencia 10. Cointegración y modelos VAR 11. Modelos de regresión dinámicos. Soluciones a loa ejercicios propuestos. Referencias bibliográficas. Índice analítico.