Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada
En este trabajo se consideran los modelos TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada. Se identifica la función de verosimilitud de forma recursiva y se desarrolla un procedimiento bayesiano para la estimación de estos modelos cuando se conocen los parámetros estru...
| Autor Principal: | Castro Toloza, Deysi Yurany |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
https://hdl.handle.net/11634/3829 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
En este trabajo se consideran los modelos TAR cuando el proceso de ruido sigue una distribución
de error generalizada. Se identifica la función de verosimilitud de forma recursiva
y se desarrolla un procedimiento bayesiano para la estimación de estos modelos cuando se
conocen los parámetros estructurales. La metodología se basa en encontrar las densidades
condicionales a posteriori de los parámetros y aplicar el muestreador de Gibbs. |
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