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Comportamiento de los contrastes ADF, PP y KPSS al trabajar con series ajustadas de estacionalidad.

Tomás del Barrio Castro, Ana del Sur Mora, Jordi Suriñach Caralt (2001)

Qüestiió

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En este trabajo se analiza el comportamiento de los tests de raíces unitarias cuando se utilizan los componentes ciclo-tendencia obtenidos a partir de procedimientos de extracción de señales en lugar de utilizar las series originales. Adicionalmente se intenta detectar las causas finales de los efectos perniciosos observados. Los procedimientos de extracción de señales analizados son el basado en modelos ARIMA y el filtro de líneas aéreas modificado. Un ejercicio de simulación nos permite...

Modelado de series temporales con métodos en bloque y recursivos. Desarrollo de estimadores y predictores adaptativos.

David de la Fuente García, Daniel F. García Martínez (1988)

Qüestiió

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En este artículo se presenta un análisis comparativo entre los algoritmos más interesantes para la estimación de parámetros de series temporales, tanto en bloque como recursivos. Se propone que los modelos autorregresivos largos constituyen una parametrización general para modelizar series inestables, cuyos parámetros pueden estimarse adecuadamente con algoritmos recursivos, tales como los filtros celosía.

Especificación dinámica: comparación entre distintas estrategias.

J. Arcarons Bullit, Carles Murillo Fort (1987)

Qüestiió

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In the present article we realize a comparative study between two alternative methods aimed to the specification of dynamic relationships between economic variables. On one hand, we will make use of the corner method as a procedure to identify the lag structures and to estimate the parameters involved in a transfer function model. On the other hand, we will resort to common factor analysis (COMFAC) as a procedure to develop the specification strategy in the dynamic models case. In this...

Estimación de registros desconocidos en series de datos.

Miguel Sánchez García, Luis Javier López Martín (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se dispone de dos o más series de datos, de las cuales al menos una no se conoce completamente. Se supone que las series se pueden modelizar con la hipótesis lineal; así como que existe alguna estructura de correlación entre ellas. Se desarrollan dos modelos para estimar los valores desconocidos de la(s) serie(s) de datos.

La teoría de series temporales: una evaluación crítica de los desarrollos más recientes.

Albert Prat-Bartés, Daniel Peña, Manuel Martí-Recober (1981)

Qüestiió

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En este trabajo se comparan en forma crítica los tres enfoques básicos para el análisis de series temporales: el análisis espectral, el modelado en el espacio de los estados y los modelos paramétricos ARIMA. La presentación de los dos primeros es breve y a efectos comparativos con el último enfoque cuyos desarrollos principales en los últimos diez años constituyen el núcleo de la presente comunicación. La conclusión principal es que estos enfoques han surgido con objetivos distintos,...

Análisis de detección de raíces unitarias en series de tiempo. Un enfoque metodológico con tests no similares.

José Angel Roldán Casas, Rafaela Dios Palomares (2000)

Qüestiió

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El presente artículo recoge los resultados de una investigación llevada a cabo con el fin de analizar, desde la perspectiva de la no similaridad, las distribuciones de los distintos estadísticos planteados por Dickey y Fuller para contrastar la presencia de raíz unitaria. Asimismo, se definen zonas de rechazo y aceptación de las hipótesis nulas para cada estadístico, considerando las distintas distribuciones del mismo, y se estudian las situaciones con las que nos podemos encontrar de...

Criterios de selección de modelos ARIMA.

Daniel Peña Sánchez de Rivera, Gonzalo Arnáiz Tovar (1981)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Este trabajo compara la eficiencia de algunos contrastes diagnósticos para discriminar entre modelos ARIMA, y discute la utilización en este contexto del criterio de Información de Akaike (MAIC). Hemos demostrado que el MAIC equivale a un contraste F para probar si la reducción de varianza aportada por la introducción de nuevos parámetros es significativa. El nivel crítico de este contraste es variable en función del número incremental de parámetros introducidos. Los resultados...

Test de hipótesis para contrastar modelos MARMA de series temporales.

César Hervás Martínez (1987)

Trabajos de Estadística

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El propósito de este artículo es revisar, relacionar e interpretar tests de hipótesis, tipo score, para contrastar la especificación de modelos de series temporales múltiples, así como obtener unos resultados sobre los estadísticos asociados, lo más simples posibles, a fin de utilizarlos en la etapa de identificación de los modelos.