Fichas de asignaturas 2012-13
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PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y SERIES TEMPORALES |
Asignaturas
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| Asignatura |
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| Profesores |
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| Competencias |
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| Resultados Aprendizaje |
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| Actividades Formativas |
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| Sistemas de Evaluación |
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| Contenidos |
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| Bibliografía |
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| Código | Nombre | |||
| Asignatura | 40209040 | PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y SERIES TEMPORALES | Créditos Teóricos | 5,62 |
| Título | 40209 | GRADO EN MATEMÁTICAS | Créditos Prácticos | 1,87 |
| Curso | 4 | Tipo | Optativa | |
| Créd. ECTS | 6 | |||
| Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
Requisitos previos
Se recomienda haber cursado el módulo de Probabilidad y Estadística
Profesores
| Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
| MIGUEL ANGEL | SORDO | DIAZ | Catedrático de Escuela Universitaria | S |
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Resultados Aprendizaje
| Identificador | Resultado |
| R2 | Comprender las principales propiedades y aplicaciones de los procesos estocásticos más habituales. |
| R3 | Conocer los modelos básicos de análisis de series temporales. |
| R1 | Identificar situaciones de la realidad susceptibles de ser modeladas por medio de procesos estocásticos y series temporales. |
| R4 | Simular trayectorias de los principales modelos estudiados mediante algún software estadístico |
Actividades formativas
| Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
| 03. Prácticas de informática | 15 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1 CT2 CT3 CT4 | ||
| 08. Teórico-Práctica | 45 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1 CT2 CT3 CT4 | ||
| 10. Actividades formativas no presenciales | Estudio y trabajo individual y autónomo |
71 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CT1 CT2 CT3 CT4 |
| 11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo ser presenciales y/o virtuales. |
9 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1 CT2 CT3 CT4 |
| 12. Actividades de evaluación | Sesiones donde se realizarán las diferentes pruebas de progreso periódico. |
10 | Grande | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1 CT2 CT3 CT4 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el procedimiento de calificación. Para superar la asignatura, el alumno debe alcanzar o superar la calificación final de 5 puntos sobre 10.
Procedimiento de Evaluación
| Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
| Controles periódicos de adquisición de conocimientos | Cuestiones teóricas y ejercicios prácticos que podrán ser de tipo test y desarrollarse en el aula de informática. |
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| Exposición de temas específicos | Se le propondrán al alumno temas específicos con el material bibliográfico correspondiente para que lo desarrollen y expongan en clase |
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| Realización de prácticas informáticas | En las sesiones prácticas de informática se podrá proponer la resolución de ejercicios mediante software estadístico |
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| Realización de una prueba final sobre la asignatura completa | Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos |
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Procedimiento de calificación
El alumno podrá obtener un 30% de la nota final a través de las actividades realizadas (controles periódicos, prácticas de informática y exposición de temas específicos), el resto corresponderá al examen final.
Descripcion de los Contenidos
| Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
Introducción a los procesos estocásticos.
Procesos estocásticos más habituales.
Cadenas de Markov.
Introducción al análisis de series temporales.
Modelos clásicos: ARMA y ARIMA.
Aplicaciones.
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Bibliografía
Bibliografía Básica
- Peña Sánchez de Rivera, Daniel (1992). Estadística, Modelos y Métodos: Modelos lineales y Series Temporales. Alianza Editorial.
- Rolski T., Schmidli H., Schmidt V., Teugels J. (1998). Stochastic processes for insurance and finance. John Wiley and Sons, Chichester.
- Ross, Sheldon (1996). Stochastic Processes. 2nd Ed. Wiley.
Bibliografía Ampliación
- Cryer, Jonathan D. and Chan, Kung-Sik (2008). Time Series Analysis with applications in R. Springer Texts in Statistics.
- Gusak, Dmytro; Kukush, Alexander; Kulik, Alexey; Mishura, Yuliya; Pilipenko, Andrey (2010). Theory of Stochastic Processes with applications to financial mathematics and risk theory. Springer
- Lawler, G. F. (2000) Introduction to Stochastic Processes, Second Edition. Chapman and Hall.
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