Modelos TAR en series de tiempo financieras

Autores/as

  • Edna Moreno Facultad de Estadística Universidad Santo Tomás
  • Fabio H. Nieto Universidad Nacional de Colombia

DOI:

https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0002.07

Palabras clave:

heterocedasticidad condicional, modelo TAR, series temporales rinancieras.

Resumen

En este artículo, se evalúa el desempeño de un modelo autorregresivo de umbrales (TAR),en el análisis de series de tiempo financieras. Se utilizan datos del mercado accionario brasilero y norteamericano a fin de ajustar un modelo; además se realiza una comparación con los modelos GARCH vía los momentos condicionales. 

Citas

Cathy W.S. Chen, M. K. S. (2006), ‘On a threshold heteroscedastic model’, International Journal of Forecasting 22, 73–89.

Hamilton, J. (1994), ‘Time series analysis’, Journal of the American Statistical Association .

Hoyos, N. (2006), Una aplicación del modelo TAR en economía, Master’s thesis, Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.

Moreno, E. (2010), Una aplicación del modelo tar en series financieras, Master’s thesis, Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.

Nieto, F. (2005), ‘Modeling bivariate threshold autoregressive processes in the presence of missing data’, Comunications in Statistics: Theory and Methods 34, 905–930.

Nieto, F. & Ruiz, F. (2002), ‘About a prompt strategy for estimating missing data in long time series’, 26(100), 411–418.

Tong, H. (1990), Non-linear Time Series. A Dynamical System Approach, Oxford Science Publications.

Tsay, R. (1998), ‘Testing and modeling multivariate threshold models’, Sociological Methodology 93(1188-1202).

Descargas

Publicado

2015-01-28

Cómo citar

Moreno, E., & Nieto, F. H. (2015). Modelos TAR en series de tiempo financieras. Comunicaciones En Estadística, 7(2). https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0002.07

Número

Sección

Artículos