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...
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| Autores principales: | , , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | conferenceObject documento de conferencia acceptedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/7612 http://hdl.handle.net/2133/7612 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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