Un Enfoque Bayesiano para el Estimación de Modelos TAR Multivariados con Distribución de Error Generalizada

En este documento se utiliza un enfoque Bayesiano para la estimación de los parámetros de un modelo TAR multivariado con Distribución de Error Generalizada Multivariada (MGED). Esta distribución nos permite modelar una gran variedad de procesos sin fijarnos, preliminarmente, en la distribución multivariada asociada. A partir de la implementación de algoritmos adaptativos se extraen muestras de las densidades condicionales completas de los parámetros. Se evalúa la metodología propuesta a través de simulaciones. Finalmente, se modeló la relacióin de dos índices bursátiles latinoamericanos (COLCAP y BOVESPA) donde la variable de umbral está dada por el índice norteamericano S and P500.

• Autores: Abril Salcedo, Davinson Stev
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69709
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69709; http://bdigital.unal.edu.co/71844/
• Palabra clave: 3 Ciencias sociales / Social sciences; 31 Colecciones de estadística general / Statistics; Modelos TAR multivariados; Distribución generalizada de error multivariada; Métodos MCMC adaptativos; Estimación Bayesiana; Multivariate TAR models; Multivariate generalized rrror distribution; Adaptive MCMC methods; Bayesian Estimation
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional