Identificación de un modelo ARIMA cuando existen observaciones faltantes
RESUMEN: Un supuesto común en el análisis de series de tiempo es que las series que van a ser estudiadas disponen de información para cada momento de tiempo en el periodo que se va analizar. Sin embargo, con frecuencia ocurre que faltan datos en la serie, o que algunos de ellos son erróneos. En la l...
- Autores:
-
Castaño Vélez, Elkin Argemiro
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 1997
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/3846
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/3846
- Palabra clave:
- Series de tiempo
Modelos econométricos
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RESUMEN: Un supuesto común en el análisis de series de tiempo es que las series que van a ser estudiadas disponen de información para cada momento de tiempo en el periodo que se va analizar. Sin embargo, con frecuencia ocurre que faltan datos en la serie, o que algunos de ellos son erróneos. En la literatura de Análisis Series de Tiempo, en particular en la de los procesos ARIMA (Box y Jenkins, 1976), se han propuesto diferentes métodos para estimar estas observaciones, pero la mayoría de ellos supone que el modelo es conocido o que las observaciones son tales que han permitido identificarlo. Este documento presenta una metodología relativamente simple que permite estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA que generó una serie de tiempo. |
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Este documento presenta una metodología relativamente simple que permite estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA que generó una serie de tiempo.20application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Series de tiempoModelos econométricosIdentificación de un modelo ARIMA cuando existen observaciones faltantesArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionLect. 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