¿Qué son Los Modelos Autorregresivos (AR)?

En estadística, un modelo autorregresivo (AR) es una representación de un proceso aleatorio(estocástico), en el que la variable de interés depende de sus observaciones pasadas. Específicamente, la variable de interés o de salida, depende linealmente de sus valores anteriores.
Por esto decimos que existe dependencia lineal entre las distintas observaciones de la variable. Si no sabes lo que es un proceso aleatorio, hemos de decir que un ejemplo de estos son por ejemplo las series de tiempo como las serie de precios en bolsa o la evolución de los habitantes en un región, etc etc
#arima #autoregresivos #econometria
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[@RebecaYanez-ii4xd]

Excelente explicación

[@VictorARico]

Muchas gracias Rebeca

[@luisenriquetapiabalderas7794]

Muy buena explicación! Lo único saber si tienes el word que muestras con la explicación en tu blog, no lo pude encontrar :c

[@juanangeltapia6468]

Gracias Víctor, muy bueno tu video. Tengo una pregunta por favor, ¿tienes alguna lista de reproducción de series de tiempo? He estado buscando pero no lo encuentro. Gracias!!

[@VictorARico]

Hola, no he creado una lista especifica de series de tiempo. Evidentemente gran parte de mi contenido está relacionado con series de tiempo, pero no en una lista. Si he hecho lista de Econometría, puedes guiarte por ahí. Igualmente si me gustaría ir creando algo más especifico de series de tiempo para el futuro

[@natalysalcedoguerra2250]

Gracias por la explicación,muy claro! Es correcto hacer un modelo autorregresivo con 12 observaciones?

[@VictorARico]

Son muy pocas observaciones a mi juicio. Puedes hacerlo pero tendrías pocos datos para sacar conclusiones

[@Alfonso00MA]

Link al video de cómo encontrar los coeficientes (Lo mencionas en el 7:50)🙏

[@VictorARico]

Hola!! Tengo más videos relacionados como estos : Entendiendo el MODELO ARIMA | Parte 1 kzbin.info/www/bejne/i4qnlIawpK-Xnrc Entendiendo el MODELO ARIMA | Parte 2 kzbin.info/www/bejne/goC0ZHpnZ9x2f68