Prior no informativas y su influencia en la estimación de los parámetros no estructurales de un modelo TAR multivariado

Este trabajo presenta la estimación mediante el enfoque Bayesiano de los parámetros no estructurales de un modelo TAR multivariado y del parámetro de retardo de la variable de umbrales d. Los métodos MCMC son empleados para obtener muestras de las distribuciones a posteriori. Se describen las distri...

Full description

Autores:: Trilleras Martínez, Alexander

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	Este trabajo presenta la estimación mediante el enfoque Bayesiano de los parámetros no estructurales de un modelo TAR multivariado y del parámetro de retardo de la variable de umbrales d. Los métodos MCMC son empleados para obtener muestras de las distribuciones a posteriori. Se describen las distribuciones condicionales completas para cada vector de parámetros, las cuales son halladas al utilizar distribuciones a priori tanto informativas como no informativas. Para determinar la incidencia de las distribuciones a priori informativas y no informativas sobre las estimaciones, se establecen comparaciones a partir del sesgo e intervalos creíbles. La metodología se veri�fica para datos reales de tipo �financiero y de hidrología.

Prior no informativas y su influencia en la estimación de los parámetros no estructurales de un modelo TAR multivariado

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