Técnicas de remuestreo y datos omitidos en series temporales
- Autores: Andrés M. Alonso Fernández
- Directores de la Tesis: Daniel Peña Sánchez de Rivera (dir. tes.) , Juan José Romo Urroz (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Carlos III de Madrid ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Santiago Velilla Cerdán (presid.) , Esther Ruiz Ortega (secret.) , Antonio Cuevas González (voc.) , Wenceslao González Manteiga (voc.) , Pedro Delicado (voc.)
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
Se proponen nuevos métodos de remuestreo relacionados con las técnicas de observaciones omitidas en el contexto de series temporales, Se presenta una modificación al jackknife y al bootstrap por bloques móviles basada en las técnicas de estimación de observaciones omitidas. Se demuestra la consistencia de los estimadores de la varianza y de la distribución muestral para la media muestral.
Se construyen intervalos de predicción y de interpolación basados en el sieve bootstrap. Se demuestra la consistencia de los estimadores de la distribución de una observación X condicional a la muestra observada X. Se realiza un estudio de Monte Carlo que ilustra el comportamiento en muestras finitas de los intervalos de predicción propuestos.
Se proponen dos maneras de introducir la incertidumbre del modelo en los intervalos sieve bootstrap de predicción. Se ilustra mediante en estudio de Monte Carlo que los intervalos de predicción propuestos tienen una cobertura más próxima a la cobertura nominal que los intervalos de predicción que no incluyen la incertidumbre del modelo.
