Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos arma

La función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los residuales de un modelo preliminar estimado, puede ser empleada como un diagnóstico adicional en la identificación de un modelo apropiado ARMA(p, q) para este proceso. El propósito de este trabajo es mostrar que la FCCM entre los residuales de un modelo preliminar, aunque no sea correcto, y la serie de tiempo estacionaria, contiene información relevante del modelo adecuado y, por tanto, puede ser usado como un diagnóstico adicional en la formulación y construcción de modelos ARMA (Autoregressive-Moving Average). El procedimiento propuesto se ilustra con series reales y simuladas.

• Autores: Castaño, Elkin; Martínez, Jorge
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2008
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40707
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40707; http://bdigital.unal.edu.co/30804/
• Palabra clave: proceso ARMA; función de autocorrelación; función de autocorrelación parcial; función de autocorrelación cruzada; identificación; ARMA process; Autocorrelation function; Partial autocorrelation function; Cross-correlation function; Identification
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional