Resumen del trabajo fin de master

La identificación de puntos de cambio (change points) en series temporales es una herramienta fundamental en el análisis de datos financieros, ya que permite detectar alteraciones estructurales que pueden reflejar cambios en la volatilidad, la media o la dinámica del mercado. Este Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo revisar métodos estadísticos para la detección de puntos de cambio, partiendo de enfoques clásicos como los basados en contrastes de hipótesis, procedimientos secuenciales y métodos bayesianos, con posibles extensiones a aproximaciones más recientes fundamentadas en datos funcionales. Se aplicarán las distintas metodologías a series temporales financieras reales, evaluando su capacidad para identificar cambios relevantes en contextos de alta complejidad y dependencia temporal. Asimismo, se ilustrará el rendimiento de las técnicas bajo distintos escenarios de simulación.