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
Uno de los aspectos centrales y que actualmente adquiere gran relevancia es la Modelación de series ...
Propuesta metodológica basada en la aproximación racional de Padé, para la modelización de series te...
La presencia de anómalos en series temporales puede causar sesgos considerables en elementos tales c...
En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
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En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
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En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la m...
Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y empresaria...
Se describen los pasos operativos del metodo X11 y se relaciona este con los modelos ARIMA con INTER...
Los estudios de investigación recientes indican que la dificultad del modelado y la predicción de un...
Se trata de mostrar como un uso casi elemental de los modelos ARIMA proporciona informacion importan...
Uno de los aspectos centrales y que actualmente adquiere gran relevancia es la Modelación de series ...
Propuesta metodológica basada en la aproximación racional de Padé, para la modelización de series te...
La presencia de anómalos en series temporales puede causar sesgos considerables en elementos tales c...
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