Análisis de series de tiempo univariadas y multivariadas mediante los modelos ARIMA y MVAR Öffentlichkeit 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.

Beziehungen

Im Admin-Set:	Tesis Posgrado

Beschreibungen

Attributname	Werte
Creador	Reyes Flores, Margarita
Mitwirkende	Godínez Jaimes, Flaviano Escarela Pérez, Gabriel Núñez Antonio, Gabriel Ruiz de Chávez Somoza
Tema	Análisis de series de tiempos -- Modelos econométricos Modelos econométricos Matemáticas aplicadas Applied mathematics Finanzas -- Modelos matemáticos Econometric models Finance -- Mathematical models
Editor	Universidad Autónoma Metropolitana
Idioma	spa
Identificador	https://doi.org/10.24275/uami.z603qx506
Stichwort	Series de tiempo univariadas Modelos ARIMA
Año de publicación	2016
Tipo de Recurso	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Derechos	Acceso Abierto
División académica	Ciencias Basicas e Ingenieria
Línea académica	Matematicas Aplicadas e Industriales
Licencia	Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)

Zuletzt geändert: 12/15/2023 Leer PDF

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