Resumen

SALDANA-ZEPEDA, DAYNA P.; VELASCO-CRUZ, CIRO  y  TORRES-PRECIADO, VICTOR H.. Selección de variables en modelos de regresión dinámicos de cambios de régimen. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2022, vol.45, n.1, pp.231-263.  Epub 17-Ene-2023. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v45n1.85385.

Fenómenos dinámicos complejos en los que la dinámica está relacionada con eventos (modos) que provocan cambios estructurales a lo largo del tiempo, se aproximan mediante un sistema dinámico lineal de cambio de régimen (SDLR). Extendemos el SDLR al permitir que el error de medición sea específico del modo, una forma flexible de modelar datos no estacionarios. Además, para los modelos que son funciones de variables explicativas, adaptamos un método de selección de variables para identificar cuáles de ellas son significativas en cada modo. El modelo propuesto es un modelo bayesiano no paramétrico flexible que permite conocer el número de modos y su ubicación, y dentro de cada modo, identifica las variables significativas y estima los coeficientes de regresión. El desempeño del modelo se evalúa mediante simulación y se presentan dos ejemplos de aplicación de un conjunto de datos de series de tiempo meteorológicas de Barranquilla, Colombia.

Palabras clave : filtrado y suavizamiento bayesianos; modelos de espacio-estado; modelos jerárquicos; procesos Dirichlet.

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