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El proceso de inercia en los modelos de función de transferencia ha sido modelizado normalmente mediante la metodología ARIMA de Series Temporales introducida por Box y Jenkins. En esta obra se desarrollan otras alternativas a la modelización clásica, permitiendo así optimizar su capacidad predictiva y formular modelos más generales. El tratamiento que se introduce está basado en la descomposición del proceso de inercia en términos de sus componentes principales, tanto desde un punto de vista discreto como funcional consiguiendo con este planteamiento una mayor precisión del modelo predictivo final. Se presentan diferentes aplicaciones de la metodología propuesta no sólo en el ámbito de la Economía, donde es habitual la aplicación de los modelos de función de transferencia, sino también en los campos de la Psicología y el Medio Ambiente.
About the author
Profesor e investigador de la Universidad de Granada desde 1999 y Doctor en Estadística desde 2005. Ha centrado durante estos años sus investigaciones en el desarrollo de modelos teóricos y aplicados en los campos de Series Temporales y Análisis de Datos Funcionales, habiendo publicando más de un decena de artículos en revistas indexadas.
