Contrastes de no invertibilidad y cointegración en modelos VARIMA

En esta tesis doctoral se deriva un procedimiento de contraste localmente óptimo para la hipótesis nula de cointegración en modelos ARIMA multivariantes. Si existen combinaciones lineales estacionarias entre las variables integradas que componen el sistema objeto de análisis, la diferenciación simul...

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Main Author: Díaz Vela, Carlos
Other Authors: Gallego Gómez, José Luis
Format: Doctoral Thesis
Language:Spanish
Published: Universidad de Cantabria 2012
Subjects:
311
33
Online Access:http://hdl.handle.net/10803/80195
http://nbn-resolving.de/urn:isbn:9788486116583
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spelling ndltd-TDX_UC-oai-www.tdx.cat-10803-801952013-07-12T06:12:47ZContrastes de no invertibilidad y cointegración en modelos VARIMADíaz Vela, Carloscointegracióncontrastes de no invertibilidadmodelos VARIMAcorrección paramétricacointegrationnon invertibility testsVARIMA modelsparametric correctionFundamentos del Análisis Económico31133En esta tesis doctoral se deriva un procedimiento de contraste localmente óptimo para la hipótesis nula de cointegración en modelos ARIMA multivariantes. Si existen combinaciones lineales estacionarias entre las variables integradas que componen el sistema objeto de análisis, la diferenciación simultánea de las mismas introduce una estructura MA(1) adicional no invertible en el modelo VARIMA que sigue el vector de series. El procedimiento de análisis que se propone en esta tesis, por tanto, consiste en ajustar un modelo VARIMA al vector de series y detectar la presencia de cointegración contrastando la no invertibilidad del polinomio media móvil. Para ello se deriva la extensión multivariante de los contrastes de no invertibilidad tanto para el modelo básico VIMA(1,1) como para el modelo general VARIMA(p,1,q+1). En este último caso, se propone una corrección paramétrica basada en los residuos exactos del modelo, alternativa a las correcciones no paramétricas habituales en la literatura.In this doctoral thesis a locally optimal testing procedure for the null of cointegration in multivariate ARIMA models is derived. If there are linear combinations of integrated variables that are stationary, simultaneously differencing them introduces an additional noninvertible MA(1) structure to the VARIMA model that describes the vector of time series. The procedure of analysis proposed in this thesis consists of fitting a VARIMA model to the vector of series and detecting the presence of cointegration testing the noninvertibility of the moving average polynomial. To this aim, the multivariate extension of the noninvertibility tests in the basic model VIMA(1,1) and in the general VARIMA(p,1,q+1) model are derived. In the latter case, a parametric correction based on the exact residuals of the model is proposed, alternative to the non parametric corrections common in the literature.Universidad de CantabriaGallego Gómez, José LuisUniversidad de Cantabria. Departamento de Economía2012-03-23info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion136 p.application/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/80195urn:isbn:9788486116583TDR (Tesis Doctorales en Red)spainfo:eu-repo/semantics/openAccessADVERTENCIA. El acceso a los contenidos de esta tesis doctoral y su utilización debe respetar los derechos de la persona autora. Puede ser utilizada para consulta o estudio personal, así como en actividades o materiales de investigación y docencia en los términos establecidos en el art. 32 del Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual (RDL 1/1996). Para otros usos se requiere la autorización previa y expresa de la persona autora. En cualquier caso, en la utilización de sus contenidos se deberá indicar de forma clara el nombre y apellidos de la persona autora y el título de la tesis doctoral. No se autoriza su reproducción u otras formas de explotación efectuadas con fines lucrativos ni su comunicación pública desde un sitio ajeno al servicio TDR. Tampoco se autoriza la presentación de su contenido en una ventana o marco ajeno a TDR (framing). Esta reserva de derechos afecta tanto al contenido de la tesis como a sus resúmenes e índices.
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Fundamentos del Análisis Económico
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Fundamentos del Análisis Económico
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Díaz Vela, Carlos
Contrastes de no invertibilidad y cointegración en modelos VARIMA
description En esta tesis doctoral se deriva un procedimiento de contraste localmente óptimo para la hipótesis nula de cointegración en modelos ARIMA multivariantes. Si existen combinaciones lineales estacionarias entre las variables integradas que componen el sistema objeto de análisis, la diferenciación simultánea de las mismas introduce una estructura MA(1) adicional no invertible en el modelo VARIMA que sigue el vector de series. El procedimiento de análisis que se propone en esta tesis, por tanto, consiste en ajustar un modelo VARIMA al vector de series y detectar la presencia de cointegración contrastando la no invertibilidad del polinomio media móvil. Para ello se deriva la extensión multivariante de los contrastes de no invertibilidad tanto para el modelo básico VIMA(1,1) como para el modelo general VARIMA(p,1,q+1). En este último caso, se propone una corrección paramétrica basada en los residuos exactos del modelo, alternativa a las correcciones no paramétricas habituales en la literatura. === In this doctoral thesis a locally optimal testing procedure for the null of cointegration in multivariate ARIMA models is derived. If there are linear combinations of integrated variables that are stationary, simultaneously differencing them introduces an additional noninvertible MA(1) structure to the VARIMA model that describes the vector of time series. The procedure of analysis proposed in this thesis consists of fitting a VARIMA model to the vector of series and detecting the presence of cointegration testing the noninvertibility of the moving average polynomial. To this aim, the multivariate extension of the noninvertibility tests in the basic model VIMA(1,1) and in the general VARIMA(p,1,q+1) model are derived. In the latter case, a parametric correction based on the exact residuals of the model is proposed, alternative to the non parametric corrections common in the literature.
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