A Note about Detection of Additive Outliers with Fractional Errors - Rodríguez, Gabriel (2013)
Perron y Rodríguez (2003) argumentan que su procedimiento para detectar outliers aditivos (_ d) es potente aún cuando hay desviaciones del caso de raíz unitaria. En esta nota usamos simulaciones de Monte Carlo para mostrar que Td es potente cuando los errores son de tipo ARFIMA (p; d; q). Usando dichas simulaciones, calculamos el número esperado de outliers aditivos hallados en este contexto y el número de veces que el método Td identifica la verdadera localización de los outliers aditivos. Los resultados muestran que la potencia del procedimiento Td depende del tamaño de los outliers. Cuando tenemos un PGD con outliers de gran tamaño, el porcentaje de veces que Td detecta correctamente la posición de los outliers es 100%. Una comparación entre Td y le procedimiento TRAMO-SEATS es incluído como ilustración.