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Estimación de modelos ARMA

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Estimación de modelos ARMA

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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

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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

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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

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Estimación exacta AR

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Estimación exacta ARMA

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Modelos en espacio de los estados

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