Estimación de modelos ARMA
Estimación MV
• Escribir la función de densidad de la muestra
• Suponer en esta función los datos fijos y los parámetros variables
• Tomar como estimadores los valores de los parámetros que maximizan esta función
Estimación Bayesiana
• Suponer una distribución a priori sobre los parámetros
• Escribir la probabilidad de obtener los datos dados los parametros
• Utilizar el teorema de Bayes para calcular la probabilidad a posteriori de los parámetros
Conclusión MVC
• La estimación condicional de un AR(p) es similar a la de un modelo de regresión
• En la hipótesis de normalidad, maximizar la la verosimilitud equivale a minimizar la suma de cuadrados
• La estimación de la media es la media muestral y la de la varianza la varianza de los residuos estimados
Estimación exacta AR
Estimación exacta ARMA
Modelos en espacio de los estados