Estimación robusta en modelos arma multivariados

En este trabajo se proponen estimadores robustos para modelos autoregresivos promedios móviles multivariados (VARMA), que son una generalización afín equivariante de los RA-estimadores para modelos ARMA univariados (Bustos & Yohai (1986)). Los estimadores propuestos tienen distribución asintótica normal y, cuando las innovaciones tienen distribución elíptica, su matriz de covarianza asintótica difiere de la de los estimadores de máxima verosimilitud en un factor escalar. Un estudio de Monte Carlo confirma que son eficientes bajo innovaciones normales y robustos en presencia de outliers aditivos. Se deriva asimismo un test de bondad de ajuste multivariado robusto basado en los estimadores propuestos