En este trabajo se presenta los modelos de espacio de estados con errores correlacionados, propuesto por Pfeffermann y Tiller (2006), aplicado a datos reales de la tasa de desempleo para Lima Metropolitana, cuya información es recolectada mediante la Encuesta Permanente del Empleo - EPE por el Instituto Nacional de Estadística e Informática. Estos modelos permiten dar tratamiento a series de tiempo con errores de medición correlacionados, la estimación de los componentes del modelo se realiza mediante el algoritmo recursivo de Pfeffermann y Tiller, y cuando los errores son independientes se utiliza el algoritmo recursivo del filtro de Kalman. Se realizó un estudio de simulación con series de tiempo con errores correlacionados con el objetivo de comparar las predicciones obtenidas con el algoritmo del filtro de Kalman y el algoritmo de Pfeffermann y Tiller, resultando este último ...

En este trabajo se presenta los modelos de espacio de estados con errores correlacionados, propuesto por Pfeffermann y Tiller (2006), aplicado a datos reales de la tasa de desempleo para Lima Metropolitana, cuya información es recolectada mediante la Encuesta Permanente del Empleo - EPE por el Instituto Nacional de Estadística e Informática. Estos modelos permiten dar tratamiento a series de tiempo con errores de medición correlacionados, la estimación de los componentes del modelo se realiza mediante el algoritmo recursivo de Pfeffermann y Tiller, y cuando los errores son independientes se utiliza el algoritmo recursivo del filtro de Kalman. Se realizó un estudio de simulación con series de tiempo con errores correlacionados con el objetivo de comparar las predicciones obtenidas con el algoritmo del filtro de Kalman y el algoritmo de Pfeffermann y Tiller, resultando este último ...