Bootstrap rápido y robusto para datos dependientes: estimador de la función de autocorrelación en modelos ar(1) con múltiples outliers

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dc.citation.titleVigesimoprimeras Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadísticaes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorBussi, Javier
dc.creatorMarí, Gonzalo Pablo Domingo
dc.creatorMéndez, Fernanda
dc.date.accessioned2017-08-01T14:11:53Z
dc.date.available2017-08-01T14:11:53Z
dc.date.issued2016-11
dc.description.abstractLos métodos de replicaciones para la estimación de la FAC de un modelo de serie de tiempo AR(1) presentaron resultados diversos cuando se presentan ciertos porcentajes de contaminación. El estimador basado en el método FRB parece ser una buena alternativa al estimador altamente robusto MG ya que resulta tener un comportamiento similar en los casos simulados. Los restantes estimadores parecieran ser inferiores tanto en sesgo como en error cuadrático medio y mediano, en particular los estimadores Jackknife.es
dc.description.abstractLa función de autocorrelación (FAC) es una herramienta fundamental en el análisis de series de tiempo lineales. La estimación muestral de la FAC es altamente sensible a la presencia de observaciones extremas. El objetivo del presente trabajo es comparar el estimador obtenido a través de una adaptación del método Bootstrap Rápido y Robusto (FRB según sus siglas en inglés) para estimar la FAC, con distintos estimadores propuestos en la literatura para datos dependientes. Esta comparación se realiza a través del sesgo medio y mediano y el Error Cuadrático Medio y Mediano. Cuatro de estos estimadores son variaciones basadas en la técnica Jackknife para series de tiempo con bloques móviles, tres estimadores contemplan por un lado al estimador clásico y por el otro a este mismo con observaciones truncadas al 2% y 5%. El restante es un estimador MG altamente robusto propuesto por Ma y Genton. Se comparan las estimaciones para el rezago de orden 1 de la FAC de un modelo AR(1) bajo distintos escenarios de simulación que proponían distintas longitudes de series (n=60,120,180), distintos porcentajes (5%,10%) y ocurrencias en el tiempo (principio/medio/final) de la contaminación y distintos valores del parámetro del modelo ( 𝛷�=±0,9; ±0,6, ±0,3). El estimador basado en el método FRB resulta tener un comportamiento similar al estimador altamente robusto MG, y superior a todos los restantes estimadores, tanto desde el punto de vista del sesgo como del error cuadrático. Los estimadores basados en la técnica Jackknife resultaron tener comportamientos más pobres entre los estimadores robustos
dc.description.filFil: Bussi, Javier - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.description.sponsorshipFacultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7612
dc.language.isospaes
dc.relation.publisherversionhttps://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anualeses
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.rights.textAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectFunción de autocorrelaciónes
dc.subjectEstimadores robustoses
dc.subjectjackknife fast robust bootstrapes
dc.titleBootstrap rápido y robusto para datos dependientes: estimador de la función de autocorrelación en modelos ar(1) con múltiples outlierses
dc.typeconferenceObject
dc.typedocumento de conferencia
dc.typeacceptedVersion
dc.type.collectioncomunicaciones
dc.type.versionacceptedVersiones

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