Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada
En este trabajo se consideran los modelos TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada. Se identifica la función de verosimilitud de forma recursiva y se desarrolla un procedimiento bayesiano para la estimación de estos modelos cuando se conocen los parámetros estructu...
- Autores:
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Castro Toloza, Deysi Yurany
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/3829
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11634/3829
- Palabra clave:
- TAR Models
GED Noise
Bayesian estimation
Gibbs Sampler
Estimación de parámetros -- Métodos estadísticos
Modelos matemáticos
Teoría de distribución -- Métodos estadísticos
Modelos TAR
Ruido GED
Estimación bayesiana
Muestreador de Gibbs
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
| Summary: | En este trabajo se consideran los modelos TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada. Se identifica la función de verosimilitud de forma recursiva y se desarrolla un procedimiento bayesiano para la estimación de estos modelos cuando se conocen los parámetros estructurales. La metodología se basa en encontrar las densidades condicionales a posteriori de los parámetros y aplicar el muestreador de Gibbs. |
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