Identificación del modelo TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución generalizada del error y verificación empírica de la estimación de los parámetros
Identificación del modelo TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución generalizada del error y verificación empírica de la estimación de los parámetros
En este trabajo de grado se identifican los órdenes autorregresivos del modelo TAR (threshold autoregressive) asumiendo los demás parámetros estructurales conocidos tomando como referencia paquete TAR de Zhang and Nieto (2017), adecuándolo a modelos TAR con ruido GED (distribución generalizada del error). Se realiza la continuación del trabajo realizado en Castro (2016) empleando simulaciones de Monte Carlo con el fin de garantizar los resultados teóricos realizados.
This paper considers the identification of autoregressive orders of the TAR (Threshold AutoRegressive) model assuming the other structural parameters known based in the TAR package of Zhang and Nieto (2017), adapting it to TAR models with GED noise (generalized error distribution). Additionally, is continued the work in Castro 2016, using Monte Carlo simulations with the purpose of improving the theoretical results performed.
http://unidadinvestigacion.usta.edu.co
Magíster en estadística aplicada
Maestría
- Universidad Santo Tomás Colombia
Estimación bayesiana, TAR Models, Teoría de estimación, Ruido GED, Bayesian estimation, Muestreador de Gibbs, Estadística para administradores -- Casos, Modelos TAR, GED noise, Variables instrumentales (Estadística), Gibbs sampler, Instrumental variables (Statistics), Monte Carlo, Estimation theory
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