Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos ARMA

Fuente: Redalyc
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Main Author: Elkin Castaño
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Universidad Nacional de Colombia 2008
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author Elkin Castaño
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contents Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos ARMA Elkin Castaño Jorge Martínez Física, Astronomía y Matemáticas Proceso ARMA identificación función de autocorrelación función de autocorrelación parcial función de autocorrelación cruzada La función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los residuales de un modelo preliminar estimado, puede ser empleada como un diagnóstico adicional en la identificación de un modelo apropiado ARMA(p, q) para este proceso. El propósito de este trabajo es mostrar que la FCCM entre los residuales de un modelo preliminar, aunque no sea correcto, y la serie de tiempo estacionaria, contiene información relevante del modelo adecuado y, por tanto, puede ser usado como un diagnóstico adicional en la formulación y construcción de modelos ARMA (Autoregressive-Moving Average). El procedimiento propuesto se ilustra con series reales y simuladas. 2008 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912222010 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.31
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Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos ARMA Elkin Castaño Jorge Martínez Física, Astronomía y Matemáticas Proceso ARMA identificación función de autocorrelación función de autocorrelación parcial función de autocorrelación cruzada La función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los residuales de un modelo preliminar estimado, puede ser empleada como un diagnóstico adicional en la identificación de un modelo apropiado ARMA(p, q) para este proceso. El propósito de este trabajo es mostrar que la FCCM entre los residuales de un modelo preliminar, aunque no sea correcto, y la serie de tiempo estacionaria, contiene información relevante del modelo adecuado y, por tanto, puede ser usado como un diagnóstico adicional en la formulación y construcción de modelos ARMA (Autoregressive-Moving Average). El procedimiento propuesto se ilustra con series reales y simuladas. 2008 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912222010 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.31
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