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:
-
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:
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- OAI Identifier:
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- 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
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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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Blanco, Liliana: Probabilidad. Primera Edición. Universidad Nacional de Colombia, 2004 Moreno, Edna: Modelos TAR en series de tiempo financieras, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Grado, 2010 Nelson, Daniel B.: Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. En: Econométrica 59 (1991), p. 347–370 Nieto, Fabio H.: Modeling Bivariate Threshold Autoregressive Processes in the Presence of Missing Data. En: Communications in Statistics—Theory and Methods 34 (2005), p.905–930 R. Vasudeva, J. Vasantha K.: On general error distributions. En: ProbStat Forum 06 (2013), p. 89–95 Tsay, Ruey S.: Analysis of Financial Time Series. Third Edition. John Wiley & Sons, 2010 (Wiley series in probability and statistics) Zhang, Hanwen: TAR modeling with missing data when the white noise process is not Gaussian. Bogotá, Colombia, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Doctorado, 2014 |
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Zhang, HanwenCastro Toloza, Deysi Yuranyhttps://orcid.org/0000-0001-9948-791Xhttps://scholar.google.com/citations?user=eaHejyMAAAAJ&hl=enhttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00010587542017-06-29T13:08:12Z2017-06-29T13:08:12Z2016Castro, D. (2016). Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiahttps://hdl.handle.net/11634/3829reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn 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.In this paper, TAR models with GED noise is considered. The likelihood function recursively is identified and a Bayesian method for estimation of these models is developed when the structural parameters are known. The methodology is based on finding the conditional posterior densities and apply the Gibbs sampler.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizadaTAR ModelsGED NoiseBayesian estimationGibbs SamplerEstimación de parámetros -- Métodos estadísticosModelos matemáticosTeoría de distribución -- Métodos estadísticosModelos TARRuido GEDEstimación bayesianaMuestreador de GibbsTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáBlanco, Liliana: Probabilidad. Primera Edición. Universidad Nacional de Colombia, 2004Moreno, Edna: Modelos TAR en series de tiempo financieras, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Grado, 2010Nelson, Daniel B.: Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. En: Econométrica 59 (1991), p. 347–370Nieto, Fabio H.: Modeling Bivariate Threshold Autoregressive Processes in the Presence of Missing Data. En: Communications in Statistics—Theory and Methods 34 (2005), p.905–930R. Vasudeva, J. Vasantha K.: On general error distributions. En: ProbStat Forum 06 (2013), p. 89–95Tsay, Ruey S.: Analysis of Financial Time Series. Third Edition. John Wiley & Sons, 2010 (Wiley series in probability and statistics)Zhang, Hanwen: TAR modeling with missing data when the white noise process is not Gaussian. Bogotá, Colombia, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Doctorado, 2014ORIGINAL2016castrodeisy.pdf2016castrodeisy.pdfapplication/pdf5623888https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/1/2016castrodeisy.pdfb08be67a03ff1d272c293ac49ce7086eMD51open accesscartaderechosdeautor.pdfcartaderechosdeautor.pdfapplication/pdf333302https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/3/cartaderechosdeautor.pdf2406724671119aa664267ead8cc95431MD53metadata only accesscartadefacultad.pdfcartadefacultad.pdfapplication/pdf303282https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/4/cartadefacultad.pdf326f55892121a7082560a157a605c7a2MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessTHUMBNAIL2016castrodeisy.pdf.jpg2016castrodeisy.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5790https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/5/2016castrodeisy.pdf.jpgdf684174d715b1b2fbb395b6d5b1dacdMD55open accesscartaderechosdeautor.pdf.jpgcartaderechosdeautor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7827https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/6/cartaderechosdeautor.pdf.jpg5a87ec465371b39ee2201a61666f9b47MD56open accesscartadefacultad.pdf.jpgcartadefacultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7876https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/3829/7/cartadefacultad.pdf.jpg598966f7ea9401f7a88692b7d45706e8MD57open access11634/3829oai:repository.usta.edu.co:11634/38292023-02-25 03:04:55.393open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |