Prior no informativas y su influencia en la estimación de los parámetros no estructurales de un modelo TAR multivariado (2018)
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 verifica para datos reales de tipo financiero y de hidrología.