TAR modeling with missing data when the white noise process is not Gaussian
En esta investigación, proponemos tres familias de modelos TAR: (1) Modelos TAR con ruidos t, (2) Modelos TAR para el logaritmo de series positivas, y (3) Modelos TAR donde el proceso del ruido tiene distribución Gamma estandarizada. Para cada uno de estos modelos, proponemos un procedimiento de tre...
- Autores:
-
Zhang, Hanwen
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75057
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75057
http://bdigital.unal.edu.co/39562/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Modelos TAR
Muestreador de Gibbs
Series de tiempo
TAR models
Gibbs sampler
Time series
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En esta investigación, proponemos tres familias de modelos TAR: (1) Modelos TAR con ruidos t, (2) Modelos TAR para el logaritmo de series positivas, y (3) Modelos TAR donde el proceso del ruido tiene distribución Gamma estandarizada. Para cada uno de estos modelos, proponemos un procedimiento de tres etapas que consiste en: (1) La identificación del número de regímenes y los correspondientes umbrales, (2) La identificación de los órdenes autoregresivos en los regímenes, y (3) La estimación de los parámetros no estructurales, estos son, los coeficientes autoregresivos, las varianzas condicionales tipo II y demás parámetros que cada modelo particular pueda tener. |
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