Distribución asintótica de los estimadores MCO en una regresión lineal con variables explicativas que siguen procesos estocásticos strong-mixing y tendencia

• Autor: Huaranga Narvajo, Juvert
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Pesquimat
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/14516
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/14516
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: strong mixing process; linear regression; asymptotic distribution; proceso strong-mixing; regresión lineal; distribución asintótica

El presente trabajo tiene el propósito de obtener la distribución asintótica de los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios en el modelo de regresión lineal donde los regresores siguen procesos estocásticos strong-mixing y tendencia, el uso de procesos strong-mixing permiten obtener resultados más generales dado que se incluye variables tanto estacionarias como no estacionarias. En la derivación de la distribución asintótica se utilizan resultados de la teoría de la probabilidad y análisis real para procesos dependientes. La distribución obtenida difiere de las distribución normal standard y depende de los parámetros de las variables.
The aim of the paper is to obtain MCO estimators in a linear regression with strong-mixing explanatory variables and trend. Strong-mixing process offers a greater degree of generalization given that stationary and non-stationary regressors can be included. To obtain the asymptotic distribution results from real analysis and probability theory for dependent processes are used. Unlike classical results for estimators in linear models the derived asymptotic distribution is not normally standard and depends on the parameters of the variables.