Explorar métodos avanzados de suavización y modelado ARIMA en series de tiempo para predecir comportamientos económicos y tomar decisiones informadas.
Este tema se enfoca en el análisis de series de tiempo utilizando Python, específicamente en técnicas de suavización y modelos ARIMA para entender y pronosticar tendencias económicas. Se abordará cómo las fluctuaciones diarias en los precios pueden ser suavizadas para una mejor interpretación y cómo los patrones ocultos en los datos históricos pueden prever futuras dinámicas del mercado. Este conocimiento es crucial para la toma de decisiones estratégicas en el ámbito financiero.
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Para conocer más sobre modelo de series de tiempo, revisa el siguiente video:
Analizar la serie de tiempo del tipo de cambio de una divisa internacional frente al dólar a tu elección usando Python, para identificar patrones y hacer predicciones futuras que apoyen la toma de decisiones financieras.