Modelamiento de procesos autorregresivos de umbrales estacionales

Fluctuaciones estacionales frecuentemente se hallan en muchas series de tiempo. En adición, la no linealidad y la relación con otras series de tiempo son comportamientos prominentes de muchas de tales series. En este trabajo, consideramos el modelamiento de procesos autorregresivos de umbrales estacionales multiplicativos con entrada exógena (TSARX), los cuales incorporan en forma explícita y simultánea estacionalidad multiplicativa y no linealidad de umbrales. La estacionalidad es modelada a ser estocástica y dependiente del régimen. El modelo propuesto es un caso especial de un proceso autorregresivo de umbrales con entrada exógena (TARX). Desarrollamos un procedimiento basado en métodos Bayesianos para identificar el modelo, estimar parámetros, validar el modelo y calcular pronósticos. En la etapa de identificación del modelo, presentamos una prueba estadística de estacionalidad multiplicativa por regímenes. La metodología propuesta es ilustrada con un ejemplo simulado y aplicada a datos empíricos económicos.

• Autores: González Borja, Joaquín
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76948
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76948; http://bdigital.unal.edu.co/74000/
• Palabra clave: Estacionalidad Multiplicativa; Estadística Bayesiana; Modelos TSARX; Bayesian statistics; multiplicative seasonality; TSARX models
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional