Resumen

GONZALEZ, Joaquín  y  NIETO, Fabio h.. Análisis Bayesiano de procesos autorregresivos de umbrales estacionales multiplicativos. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2020, vol.43, n.2, pp.251-285.  Epub 05-Dic-2020. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v43n2.81261.

Las fluctuaciones estacionales son frecuentes en series de tiempo. En adición, la no linealidad y la relación con otras series de tiempo son comportamientos prominentes de muchas series. En este artículo, se considera el modelamiento de procesos autorregresivos de umbrales estacionales multiplicativos con entrada exógena (TSARX), los cuales incorporan en forma explícita y simultánea estacionalidad multiplicativa y no linealidad de umbrales. La estacionalidad es estocástica y dependiente del régimen. Se desarrolla un procedimiento basado en métodos Bayesianos para identificar el modelo, estimar sus parámetros, validarlo y calcular pronósticos. En la etapa de identificación del modelo, se presenta una prueba estadística de estacionalidad multiplicativa por regímenes. La metodología propuesta es ilustrada con un ejemplo simulado y aplicada a datos empíricos económicos.

Palabras clave : Análisis bayesiano; Estacionalidad; Modelos autorregre-sivos de umbrales; Modelo multiplicativo; No linealidad; Variable exógena.

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