Dynamic analysis of multivariate time series

Authors

  • Henry de Jesús Gallardo-Pérez Universidad Francisco de Paula Santander
  • Mawency Vergel-Ortega Universidad Francisco de Paula Santander
  • Jhan Piero Rojas-Suárez Universidad Francisco de Paula Santander

DOI:

https://doi.org/10.61799/2216-0388.618

Keywords:

time series, statistical model, dynamic system

Abstract

The study of dynamic systems is a topic of great interest in basic sciences, economics, business, among others, allows direct inference of the behavior of different systems. The objective of this work is the application of statistical models of time series to the empirical estimation of equations that conform dynamic systems with the purpose of describing the relations between factors capable of producing alterations in an economic, physical, social or environmental system and to propose equations of evolution for that system. The methodology is framed in the quantitative paradigm and uses a deductive reasoning that, from the analysis of univariate and multivariate data, collected at regular intervals of time, allows establishing a path to adjust reliable dynamic models that explain the behavior of random variables over time. The applications are important for the different sciences since they allow identifying and estimating models that describe dynamic systems in stochastic related variables.

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Published

2020-07-01

How to Cite

Gallardo-Pérez, H. de J. . ., Vergel-Ortega, M. ., & Rojas-Suárez, J. P. . (2020). Dynamic analysis of multivariate time series. Mundo FESC Journal, 10(20), 41–49. https://doi.org/10.61799/2216-0388.618

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