Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada

dc.contributorZhang, Hanwen
dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9948-791X
dc.contributorhttps://scholar.google.com/citations?user=eaHejyMAAAAJ&hl=en
dc.contributorhttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001058754
dc.creatorCastro Toloza, Deysi Yurany
dc.date.accessioned2017-06-29T13:08:12Z
dc.date.available2017-06-29T13:08:12Z
dc.date.created2017-06-29T13:08:12Z
dc.date.issued2016
dc.identifierCastro, D. (2016). Estimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11634/3829
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
dc.identifierinstname:Universidad Santo Tomás
dc.identifierrepourl:https://repository.usta.edu.co
dc.description.abstractIn this paper, TAR models with GED noise is considered. The likelihood function recursively is identified and a Bayesian method for estimation of these models is developed when the structural parameters are known. The methodology is based on finding the conditional posterior densities and apply the Gibbs sampler.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás
dc.publisherPregrado Estadística
dc.publisherFacultad de Estadística
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dc.relationMoreno, Edna: Modelos TAR en series de tiempo financieras, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Grado, 2010
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dc.relationZhang, Hanwen: TAR modeling with missing data when the white noise process is not Gaussian. Bogotá, Colombia, Universidad Nacional de Colombia, Tesis de Doctorado, 2014
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.titleEstimación del modelo autorregresivo de umbrales cuando el proceso de ruido sigue una distribución de error generalizada


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