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
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Nieto, Fabio HumbertoZhang, Hanwenb4ea95f0-8c15-4fd3-bc81-040e58b6d4e83002019-07-03T18:59:24Z2019-07-03T18:59:24Z2014https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75057http://bdigital.unal.edu.co/39562/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.Abstract. In this work, we proposed three families of TAR models: (1) TAR models with t-distributed noise process, (2) TAR models for logarithm of positive series, and (3) TAR models with standardized Gamma distributed noise process. For each one of these models, we proposed a three-stage procedure which consists of: (1) identifying the number of regimes and the corresponding thresholds, (2) identifying the autoregressive order in each regime, and (3) estimating the non-structural parameters, i.e., the autoregressive coefficients and the type II conditional variance in each regime, and other parameters that each particular model may contain.Doctoradoapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de EstadísticaDepartamento de EstadísticaZhang, Hanwen (2014) TAR modeling with missing data when the white noise process is not Gaussian. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia.51 Matemáticas / MathematicsModelos TARMuestreador de GibbsSeries de tiempoTAR modelsGibbs samplerTime seriesTAR modeling with missing data when the white noise process is not GaussianTrabajo de grado - Doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TDORIGINAL832342.2014.pdfapplication/pdf873643https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75057/1/832342.2014.pdf508f72b5a9b918b4f52324e138a341feMD51THUMBNAIL832342.2014.pdf.jpg832342.2014.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4141https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75057/2/832342.2014.pdf.jpga4aa50cf1af97b62038fea6cc43ab1ecMD52unal/75057oai:repositorio.unal.edu.co:unal/750572024-07-03 23:11:54.314Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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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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