Modeling Bivariate Threshold Autoregressive Processes in the Presence of Missing Data

Modelos TAR en series de tiempo financieras

“…Nieto (2005) desarrolló una metodología estadística para el análisis del modelo en presencia de datos faltantes que consta de las fases de identificación, estimación y validación del modelo. Esta se basa en el enfoque Bayesiano y en los métodos de simulación MCMC.…”

“…Una vez se tengan las densidades condicionales completas se usa el muestreador de Gibbs a fin de obtener las estimaciones de los parámetros, tomando los promedios muestrales desde las muestras generadas, véase Nieto (2005) para mayores detalles.…”

“…Como una alternativa a las consideraciones empíricas y al criterio AIC, que son los métodos frecuentemente utilizados en la identificación del modelo TAR, Nieto (2005) propone usar los métodos MCMC y el enfoque Bayesiano para resolver los problemas (1) y (2). Con la perspectiva Bayesiana, es posible establecer un conjunto de distribuciones a priori para el número de regímenes y losórdenes autorregresivos en cada uno y proceder a obtener las a posteriori y de allí lograr los estimadoresóptimos.…”

“…Con la perspectiva Bayesiana, es posible establecer un conjunto de distribuciones a priori para el número de regímenes y losórdenes autorregresivos en cada uno y proceder a obtener las a posteriori y de allí lograr los estimadoresóptimos. Para mayor información véase Nieto (2005).…”

“…Finalmente, los modelos TAR dan cuenta de una variable de umbrales diferente a la variable objetivo y un número de regímenes mayor, permitiendo una mayor generalidad. Recientemente Nieto (2005) desarrolló una metodología con el propósito de analizar series de tiempo, en presencia de datos faltantes, que provienen de un modelo no lineal TAR, usando el enfoque Bayesiano para la identificación y estimación de parámetros. En el análisis de series de tiempo económicas, Hoyos (2006) usa dicha metodología; mientras que Nieto (2005) la utilizó en el análisis de series de tiempo hidrológicas/ meteorológicas.…”