A Note about Detection of Additive Outliers with Fractional Errors

Descripción del Articulo

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 dic...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Rodríguez, Gabriel, Ramírez, Dionisio
Formato: documento de trabajo
Fecha de Publicación:2013
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/46996
Enlace del recurso:http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/46996
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Outliers aditivos
Errores ARFIMA
Detección de Outliers aditivos
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00
Descripción
Sumario: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.
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