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

Los 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 res...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bussi, Javier, Marí, Gonzalo Pablo Domingo, Méndez, Fernanda
Otros Autores: Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
Formato: conferenceObject documento de conferencia acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Función de autocorrelación
Estimadores robustos
jackknife fast robust bootstrap
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/7612
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Aporte de:
Aportado por : Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario .
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description Los 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.
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