Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos ARMA
La función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los re...
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Universidad Nacional de Colombia
2008-12-01
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doaj-7ff772f2204c4e5f8cbd0de6f25116692020-11-25T00:35:39ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512008-12-01312293310S0120-17512008000200010Uso de la función de correlación cruzada en la identificación de modelos ARMAELKIN CASTAÑO0JORGE MARTÍNEZ1Universidad Nacional de ColombiaUniversidad Nacional de ColombiaLa función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los residuales de un modelo preliminar estimado, puede ser empleada como un diagnóstico adicional en la identificación de un modelo apropiado ARMA(p,q) para este proceso. El propósito de este trabajo es mostrar que la FCCM entre los residuales de un modelo preliminar, aunque no sea correcto, y la serie de tiempo estacionaria, contiene información relevante del modelo adecuado y, por tanto, puede ser usado como un diagnóstico adicional en la formulación y construcción de modelos ARMA (Autoregressive-Moving Average). El procedimiento propuesto se ilustra con series reales y simuladas.http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512008000200010&lng=en&tlng=enARMA processAutocorrelation functionPartialautocorrelation functionCross-correlation functionIdentification |
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La función de correlación cruzada muestral (FCCM) ha sido empleada para estudiar la fortaleza y la dirección de la relación lineal entre dos procesos estocásticos conjuntamente estacionarios. Rosales (2004) y Castaño (2005) muestran que dicha función, calculada entre el proceso estacionario y los residuales de un modelo preliminar estimado, puede ser empleada como un diagnóstico adicional en la identificación de un modelo apropiado ARMA(p,q) para este proceso. El propósito de este trabajo es mostrar que la FCCM entre los residuales de un modelo preliminar, aunque no sea correcto, y la serie de tiempo estacionaria, contiene información relevante del modelo adecuado y, por tanto, puede ser usado como un diagnóstico adicional en la formulación y construcción de modelos ARMA (Autoregressive-Moving Average). El procedimiento propuesto se ilustra con series reales y simuladas. |
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