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 e...
- Autores:
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Castro Toloza, Deysi Yurany
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/22347
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/22347
- Palabra clave:
- TAR Models
GED noise
Gibbs sampler
Monte Carlo
Bayesian estimation
Instrumental variables (Statistics)
Estimation theory
Variables instrumentales (Estadística)
Teoría de estimación
Estadística para administradores -- Casos
Modelos TAR
Ruido GED
Monte Carlo
Estimación bayesiana
Muestreador de Gibbs
- Rights
- openAccess
- License
- CC0 1.0 Universal
| Summary: | 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. |
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