Análisis de series de tiempo univariadas y multivariadas mediante los modelos ARIMA y MVAR Público Deposited
En el presente trabajo se intruduce al lector a la teoría de series de tiempo univariadas y multivariadas haciendo un repaso de los modelos ARIMA, de la metodología de Box & Jenkins y de los modelos VARIMA. También se implementa un modelo multivariado de series de tiempo para el estudio de los precios de acciones incluídas en un portafolio de inversiones que es una combinación de los modelos de mezclas y de los modelos AR para series multivariadas. Este modelo, llamado MVAR (Mixture Vector Autoregressive Model), consiste en una mezcla de componentes gaussianos vectoriales autoregresivos. Para estimar los parámetros se utilizó el método de máxima verosimilitud y el cálculo se realizó mediante la función nlm del software estadístico R que usa un algoritmo de tipo Newton. Los datos analizados corresponden a los precios de las acciones del Índice Nasdaq 100 y de Microsoft Corporation.
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