¿Cuáles son los temas interesantes de las series de tiempo que puedo usar como temas de mi proyecto?

Ooh, mucho. Pero depende de lo que quieras hacer.

¿Eres estudiante de maestría? Probablemente de la palabra “proyecto”, aunque podría ser un estudiante avanzado de esa palabra. Es poco probable que seas un estudiante de doctorado, y si lo fueras, te diría que pienses en lo que quieres hacer por ti mismo. Si alguien toma su mano y le dice qué investigar en un programa de doctorado, no va a obtener tanto de lo que debería.

En menor medida, eso es cierto para un estudiante de maestría, e incluso para la licenciatura avanzada.

Así que hablaré en generalidades, pero dale algunas cosas que deberías seguir.

¿Quieres estudiar series de tiempo “clásicas”, univariadas o multivariadas? ¿O quieres estudiar previsión? ¿Qué quieres hacer con tu título?

Las series de tiempo clásicas son importantes, pero no siempre son la mejor manera de pronosticar. Podría comparar predicciones (con variables endógenas y exógenas) de, digamos, un ARIMAX o regresión con errores de series de tiempo y un conjunto de técnicas de aprendizaje automático. Puede ver los pronósticos de conjunto (esto se ha hecho, pero aún es interesante, y para un maestro, la investigación no tiene que ser totalmente original. Sin embargo, aprenderá mucho, lo cual es la parte importante).

Si no te gustan las series de tiempo clásicas … hmm … puedo sugerirte muchas cosas, pero todo depende de en qué te sientas cómodo. Algunos son muy matemáticos, algunos son empíricos y otros son una mezcla.

Todo depende de lo que quieras hacer.

El análisis de series de tiempo y sus aplicaciones se han vuelto cada vez más importantes en diversos campos de la investigación, como negocios, economía, ingeniería, medicina, estudios ambientales, ciencias sociales, política y otros. Desde que Box y Jenkins (1970, 1976) publicaron el libro seminal Análisis de series temporales: pronóstico y control , se han publicado varios libros y un gran número de trabajos de investigación en esta área.

Para decidir cuándo usar series de tiempo como un método de análisis en su metodología, el factor fundamental será el comportamiento o para el pronóstico. Esto informará el tema exacto o área a utilizar.

En orden de preferencia personal y capacidades de estimación,

Análisis de modelado e intervención de ARIMA, modelos GARCH, transformación de potencia, análisis de series temporales con efecto de calendario (estacionalidad), predicción usando suavizado exponencial, modelos de series temporales no lineales, análisis multivariado y análisis de causalidad.

Redfox Analytics

La edad de oro por Kingsley Ukwuoma en análisis y modelado estadístico

Primero debe preguntarse dónde están los mejores mentores que utilizan las mejores prácticas y trabajan en el futuro de las series temporales. Cuando busca quiénes son los que mejor realizan su práctica de objetivos frente a los “temas interesantes”, obtiene una mejor perspectiva de 20,000 pies en los límites para los desafíos de series de tiempo y las direcciones futuras. Yo sugeriría comenzar con quiénes son los mejores investigadores / graduados en estas universidades y sobre qué escriben en relación con las series de tiempo y los derivados.

Las mejores universidades del mundo para aprender a codificar (9 de diciembre de 2016)

¡Buena suerte y felices vacaciones!