| Los procesos estocásticos conciernen a secuencias de sucesos gobernados por leyes probabilísticas. Las aplicaciones de los procesos estocásticos son múltiples, pudiéndose encontrar en contextos tan variados como la física, la ingeniería, la biología, la sicología, así como en muchas áreas del análisis matemático. Por su parte una serie temporal es una colección de datos obtenidos al observar un proceso estocástico que evoluciona en el tiempo. El problema fundamental al que nos enfrentamos en el momento de analizar una serie temporal será el de proponer un modelo para el proceso estocástico subyacente mediante la identificación de las tendencias exhibidas por la serie, el de diagnosis del modelo adoptado mediante el examen de sus discrepancias (residuos) con los datos propiamente observados, y todo ello comúnmente con miras a predecir, con la máxima fiabilidad posible, la evolución futura del proceso. Los objetivos de la asignatura, en consonancia con la naturaleza de sus contenidos, son: (1) presentar una introducción sistemática de los principales modelos de procesos estocásticos, profundizando en el estudio de sus propiedades, e ilustrando su potencia como herramientas de modelización; (2) atraer el interés de los estudiantes hacia la rica diversidad de aplicaciones de los procesos estocásticos; (3) familiarizar al alumno con las sutilezas matemáticas presentes en esta brillante teoría. |