Sobre una prueba de linealidad en presencia de datos faltantes contra la alternativa de no linealidad especificada por un modelo tar

Las pruebas estadísticas que se conocen actualmente para examinar la hipótesis nula de linealidad de un proceso estocástico (univariado o multivariado) están basadas, casi todas, en el supuesto de que las series temporales observadas son completas. En este trabajo, se presenta un nuevo procedimiento para examinar esta hipótesis nula, en presencia de datos faltantes, el cual es una extensión de un método muy citado en la literatura. La hipótesis alternativa especifica que el proceso estocástico de interés obedece a un modelo autoregresivo de umbrales (TAR). Se encuentra que si el porcentaje de observaciones faltantes es bajo, la distribución nula de la estadística de prueba se mantiene; en otro caso no. El estudio arroja un valor umbral para este porcentaje, el cual puede ser usado en la práctica.

• Autores: Nieto, Fabio H.; Hoyos, Milena
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2011
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40787
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40787; http://bdigital.unal.edu.co/30884/
• Palabra clave: datos faltantes; modelos autoregresivos de umbrales; prueba de linealidad; series de tiempo no linales; Linearity test; Missing data; Nonlinear time series; Threshold autoregressive model
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional