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:
-
Castro Toloza, Deysi Yurany
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/22347
- Palabra clave:
- TAR Models
GED noise
Gibbs sampler
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Bayesian estimation
Instrumental variables (Statistics)
Estimation theory
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Modelos TAR
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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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Castro, D. (2016). Estimaci´on del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribuci´on de error generalizada. Descargado de https://hdl.handle.net/11634/3829 Moreno, E., y Nieto, F. H. (2014). Modelos tar en series de tiempo financieras. Comunicaciones en estad´ıstica, 7 (2), 203-222. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econom´etrica, 59 , 347-370. Nieto, F. H. (2005). Modeling bivariate threshold autoregressive processes in the presence of missing data. Communications in Statistics Theory and Methods, 34 , 905930. Nieto, F. H., Zhang, H., y Li, W. (2013). Using the reversible jump mcmc procedure for identifying and estimating univariate tar models. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 42 (4), 814-840. Descargado de https://doi.org/10.1080/03610918.2012.655827 P. Carlin, B., y Chib, S. (1995, 01). Bayesian model choice via markov chain monte carlo methods. , 57 , 142-170. R. Vasudeva, J. V. K. (2013, 10). On general error distributions. ProbStat Forum, 06 , 8995. Descargado de www.probstat.org.in Tong, H. (1978). On a threshold model in pattern recognition and signal processing (C. H. Chen ed.). Sijhoff & Noordhoff: Amsterdam. Tong, H. (2011). Threshold models in time series analysis - 30 years on. Statistics and its Interface, 4 , 107-118-. Tong, H. (2015). Threshold models in time series analysis - some reflections. Journal of Econometrics, 189 (2), 485 - 491. Descargado de http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0304407615001177 (Frontiers in Time Series and Financial Econometrics) doi: https://doi.org/ 10.1016/j.jeconom.2015.03.039 Tong, H., y Lim, K. S. (1980). Threshold autoregression, limit cycles and cyclical data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 42 (3), 245–292. Descargado de http:// www.jstor.org/stable/2985164 Zhang, H. (2011). Estimaci´on de los modelos tar cuando el proceso del ruido sigue una distribuci´on t. Comunicaciones en estad´ıstica, 4 (2), 109-119. Zhang, H., y Nieto, F. H. (2015). TAR Modeling with Missing Data when the White Noise Process Follows a Student’s t-Distribution. Revista Colombiana de Estad´ıstica, 38 (1), 239-266. Zhang, H., y Nieto, F. H. (2015). TAR Modeling with Missing Data when the White Noise Process Follows a Student’s t-Distribution. Revista Colombiana de Estad´ıstica, 38 (1), 239-266. Zhang and Nieto. (2017). R: Bayesian modeling of autoregressive threshold time series models [Manual de software inform´atico]. Bogot´a, Colombia. Descargado de http://www.R-project.org/ |
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Zhang, HanwenCastro Toloza, Deysi Yuranyhttps://orcid.org/0000-0001-9948-791Xhttps://scholar.google.es/citations?user=nE0TiBwAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001058754Universidad Santo Tomás2020-04-09T00:05:45Z2020-04-09T00:05:45Z2020-02-19Castro, D. Y. (2020). Identificación del modelo TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución generalizada del error y verificación empírica de la estimación de los parámetros (Trabajo de Maestría en Estadística Aplicada). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia.http://hdl.handle.net/11634/22347repourl:https://repository.usta.edu.coEn 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.Magíster en estadística aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Identificación del modelo TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución generalizada del error y verificación empírica de la estimación de los parámetrosTAR ModelsGED noiseGibbs samplerMonte CarloBayesian estimationInstrumental variables (Statistics)Estimation theoryVariables instrumentales (Estadística)Teoría de estimaciónEstadística para administradores -- CasosModelos TARRuido GEDMonte CarloEstimación bayesianaMuestreador de GibbsTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáCastro, D. (2016). Estimaci´on del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribuci´on de error generalizada. Descargado de https://hdl.handle.net/11634/3829Moreno, E., y Nieto, F. H. (2014). Modelos tar en series de tiempo financieras. Comunicaciones en estad´ıstica, 7 (2), 203-222.Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econom´etrica, 59 , 347-370.Nieto, F. H. (2005). Modeling bivariate threshold autoregressive processes in the presence of missing data. Communications in Statistics Theory and Methods, 34 , 905930.Nieto, F. H., Zhang, H., y Li, W. (2013). Using the reversible jump mcmc procedure for identifying and estimating univariate tar models. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 42 (4), 814-840. Descargado de https://doi.org/10.1080/03610918.2012.655827P. Carlin, B., y Chib, S. (1995, 01). Bayesian model choice via markov chain monte carlo methods. , 57 , 142-170.R. Vasudeva, J. V. K. (2013, 10). On general error distributions. ProbStat Forum, 06 , 8995. Descargado de www.probstat.org.inTong, H. (1978). On a threshold model in pattern recognition and signal processing (C. H. Chen ed.). Sijhoff & Noordhoff: Amsterdam.Tong, H. (2011). Threshold models in time series analysis - 30 years on. Statistics and its Interface, 4 , 107-118-.Tong, H. (2015). Threshold models in time series analysis - some reflections. Journal of Econometrics, 189 (2), 485 - 491. Descargado de http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0304407615001177 (Frontiers in Time Series and Financial Econometrics) doi: https://doi.org/ 10.1016/j.jeconom.2015.03.039Tong, H., y Lim, K. S. (1980). Threshold autoregression, limit cycles and cyclical data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 42 (3), 245–292. Descargado de http:// www.jstor.org/stable/2985164Zhang, H. (2011). Estimaci´on de los modelos tar cuando el proceso del ruido sigue una distribuci´on t. Comunicaciones en estad´ıstica, 4 (2), 109-119.Zhang, H., y Nieto, F. H. (2015). TAR Modeling with Missing Data when the White Noise Process Follows a Student’s t-Distribution. Revista Colombiana de Estad´ıstica, 38 (1), 239-266.Zhang, H., y Nieto, F. H. (2015). TAR Modeling with Missing Data when the White Noise Process Follows a Student’s t-Distribution. Revista Colombiana de Estad´ıstica, 38 (1), 239-266.Zhang and Nieto. (2017). R: Bayesian modeling of autoregressive threshold time series models [Manual de software inform´atico]. Bogot´a, Colombia. 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