A Comparative Note about Estimation of the Fractional Parameter under Additive Outliers

Descripción del Articulo

En un artículo reciente, Fajardo et al. (2009) proponen un estimador semiparamétrico alternativo del parámetro fraccional en modelos ARFIMA que es robusto a la presencia de valores atípicos aditivos. Los resultados son muy interesantes, sin embargo, utilizan muestras de 300 ó 800 observaciones que r...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rodríguez, Gabriel
Formato: documento de trabajo
Fecha de Publicación:2014
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/47012
Enlace del recurso:http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/47012
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Outliers aditivos
Errores ARFIMA
Estimación semiparamétrica
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00
Descripción
Sumario:En un artículo reciente, Fajardo et al. (2009) proponen un estimador semiparamétrico alternativo del parámetro fraccional en modelos ARFIMA que es robusto a la presencia de valores atípicos aditivos. Los resultados son muy interesantes, sin embargo, utilizan muestras de 300 ó 800 observaciones que rara vez se encuentran en la macroeconomía o la economía. Para realizar una comparación, yo uso el procedimiento para la detección de valores atípicos aditivos basados en el estimador Td propuesto por Perron y Rodríguez (2003). Además, utilizo variables Ficticias asociadas a la ubicación de los valores atípicos seleccionados para estimar el parámetro fraccional. Los resultados son mejores para la media y el sesgo de este parámetro cuando T = 100 y los resultados en términos de la desviación estándar y el MSE son muy similares. Sin embargo, para tamaños de muestra más altos como 300 ó 800, el procedimiento robusto tiene un mejor rendimiento, especialmente sobre la base de la desviación estándar y el MSE. Aplicaciones empíricas para siete series de inflación de América Latina, con muy pequeños tamaños de muestras contaminadas por los valores atípicos aditivos es discutida. Lo que encontramos es que cuando no se realiza ninguna corrección para los valores atípicos aditivos, se subestima el parámetro fraccional.
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