Ajuste recursivo con transformaciones invariantes y bootstrapping: El caso de una caminata aleatoria con intercepto

Autores/as

  • Eddy Lizarazu Alanez UAM-Iztapalapa
  • José A. Villaseñor Alva Instituto de Socioeconómicas, Estadística e Informática (ISEI), Campus Montecillo, Colegio de Postgraduados

DOI:

https://doi.org/10.18381/eq.v7i1.121

Resumen

Usamos simulaciones de Monte Carlo para estudiar el desempeño de la prueba de raíz unitaria de Shin-So (DFSS) bajo los enfoques de transformaciones invariantes y el bootstrapping. Si la hipótesis alternativa es un proceso estacionario alrededor de una tendencia lineal, entonces la prueba bootstrap paramétrica es la mejor en términos de la potencia estadística. Sin embargo, si transformamos las observaciones para construir una prueba invariante, entonces la prueba DFSS es la mejor. Por consiguiente, la recomendación es usar transformaciones invariantes de la prueba de raíz unitaria de Shin-So debido a que su ejecución es directa y de menor coste.

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Publicado

2010-10-27

Cómo citar

Lizarazu Alanez, E., & Villaseñor Alva, J. A. (2010). Ajuste recursivo con transformaciones invariantes y bootstrapping: El caso de una caminata aleatoria con intercepto. EconoQuantum, 7(1), 97-119. https://doi.org/10.18381/eq.v7i1.121

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