Identificación gráfica de modelos TAR mediante estimación recursiva

• Autores: Miguel Ángel Bermejo Mancera, Daniel Peña Sánchez de Rivera , Ismael Sánchez Rodríguez-Morcillo
• Localización: XXXI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa ; V Jornadas de Estadística Pública: Murcia, 10-13 de febrero de 2009 : Libro de Actas, 2009, ISBN 978-84-691-8159-1
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • Los modelos autorregresivos por umbrales (TAR) fueron introducidos por Tong y Lim(1980). Su principal caracterstica es que permite usar diferentes modelos AR separados por una variable umbral. El objetivo principal de este trabajo es lograr identi car mediante herramientas gra cas este tipo de modelos. Para ello ajustaremos nuestros datos con un modelo autorregresivo ordenado, empleado anteriormente por Tsay(1989) para realizar un contraste de no linealidad con el n de encontrar modelos TAR. Estimando dicho modelo empleando un metodo de mnimos cuadrados recursivos adaptativos, usando el factor de olvido propuesto por Sanchez (2005), detectaremos la existencia de modelos TAR, as como los umbrales en los que cambia el modelo. Para detectarlos estudiaremos gra camente la evolucion de la estimacion recursiva obtenida, identi cando los diferentes regmenes de comportamiento mediante la distribucion asintotica del modelo autorregresivo ordenado aleatoriamente.