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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10495/3644
Título : Sesgos en estimación, tamaño y potencia de una prueba sobre el parámetro de memoria larga en modelos ARFIMA
Otros títulos : Estimation Biases, Size and Power of a Test on the Long Memory Parameter in ARFIMA Models
Autor : Castaño Vélez, Elkin Argemiro
Gallón Gómez, Santiago Alejandro
Gómez Portilla, Karoll
Palabras clave : Prueba de hipótesis
Series de tiempo
Fecha de publicación : 2010
Editorial : Universidad de Antioquia
Citación : Castaño Vélez, E. A., Gallón Gómez, S. A. & Gómez Portilla, K. (2010). Sesgos en estimación, tamaño y potencia de una prueba sobre el parámetro de memoria larga en modelos ARFIMA. Lecturas de Economía, (73), 131-148.
Resumen: Castaño et al. (2008) proponen una prueba para investigar la existencia de memoria larga, basada en el parámetro de diferenciación fraccional de un modelo ARFIMA (p, d, q); se muestra que al usar una aproximación autorregresiva de orden igual al entero más próximo a p* = T1/3 para la componente de memoria corta, la prueba de la hipótesis nula de memoria corta contra la alternativa de memoria larga tiene, en general, mayor potencia que algunas otras pruebas conservando un tamaño adecuado. Este estudio muestra los sesgos generados en la estimación del parámetro d y su efecto sobre la potencia y tamaño de la prueba, cuando se ignora la componente de corto plazo y cuando se emplean modelos que no la aproximan adecuadamente. Adicionalmente, se analiza si los resultados obtenidos por Castaño et al. (2008) pueden mejorarse empleando una aproximación autorregresiva diferente
Abstract : Castaño et al. (2008) proposed a test to investigate the existence of long memory based on the fractional differencing parameter of an ARFIMA (p, d, q) model. They showed that using an autoregressive approximation with order equal to the nearest integer of p* = T1/3 for the short-term component of this model, the test for the short memory null hypothesis against the long memory alternative hypothesis has greater power than other long memory tests, and also has an adequate size. We studied the estimation bias generated on d, and the effect on the power and size of the test when the short-term component is ignored and when the used models do not approximate it adequately. Additionally we analyze whether the obtained results by Castaño et al. (2008) can be improved employing a different autoregressive approximation.
Grupo de INV. : Grupo de Econometría Aplicada
URI : http://hdl.handle.net/10495/3644
ISSN : 01202596
Aparece en las colecciones: CIC (Centro de Investigaciones y Consultorías en Ciencias Económicas)

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