En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la media y la varianza condicionada, con especial atención a los modelos ARMA fraccionalmente integrados (ARFIMA) y a los modelos GARCH y SV fraccionalmente integrados. Se estudian sus propiedades más importantes y se discute su aplicación en la modelización de series económicas y financieras. También se describen los principales métodos de estimación propuestos para estos modelos y se revisan algunos contrastes para detectar la presencia de memoria larga. Finalmente, se revisan los principales resultados sobre predicción de valores futuros de series temporales con memoria larga
Muchas series temporales financieras observadas con frecuencias elevadas y algunas series macroeconó...
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Las series diarias de actividad económica no han sido estudiadas tan rigurosamente como las series f...
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En este artículo se incluye una descripción de los modelosARCH, GARCH y EGARCH, y de los procesos de...
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Muchas series temporales financieras observadas con frecuencias elevadas y algunas series macroeconó...
Este trabajo aborda el tratamiento de series temporales múltiples a través de la representación en e...
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Muchas series temporales financieras observadas con frecuencias elevadas y algunas series macroeconó...
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Las series diarias de actividad económica no han sido estudiadas tan rigurosamente como las series f...
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