Prueba de Portmanteau Mixta para la Verificación Diagnóstica de Modelos de Series Temporales
Autores: Chand, Sohail; Kamal, Shahid
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Crítica de modelos
Pruebas de bondad de ajuste
Verificación de diagnóstico
Autocorrelación
Autocorrelación parcial
Pruebas portmanteau
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 55
Citaciones: Sin citaciones
La crítica de modelos es una etapa importante en la construcción de modelos, por lo que las pruebas de bondad de ajuste proporcionan un conjunto de herramientas para la verificación diagnóstica del modelo ajustado. En la literatura se sugieren varias pruebas para la verificación diagnóstica. Estas pruebas utilizan la autocorrelación o autocorrelación parcial en los residuos para criticar la adecuación del modelo ajustado. La idea principal subyacente en estas pruebas de portmanteau es identificar si existe alguna estructura de dependencia que aún no ha sido explicada por el modelo ajustado. En este trabajo, sugerimos pruebas de portmanteau mixtas basadas en las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de los residuos. Derivamos la distribución asintótica de la prueba mixta y estudiamos su tamaño y poder utilizando simulaciones de Monte Carlo.
Descripción
La crítica de modelos es una etapa importante en la construcción de modelos, por lo que las pruebas de bondad de ajuste proporcionan un conjunto de herramientas para la verificación diagnóstica del modelo ajustado. En la literatura se sugieren varias pruebas para la verificación diagnóstica. Estas pruebas utilizan la autocorrelación o autocorrelación parcial en los residuos para criticar la adecuación del modelo ajustado. La idea principal subyacente en estas pruebas de portmanteau es identificar si existe alguna estructura de dependencia que aún no ha sido explicada por el modelo ajustado. En este trabajo, sugerimos pruebas de portmanteau mixtas basadas en las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de los residuos. Derivamos la distribución asintótica de la prueba mixta y estudiamos su tamaño y poder utilizando simulaciones de Monte Carlo.