Relaciones entre Series de Tiempo: Estacionariedad, Cointegración y Modelos de Corrección de Error
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1. Problemas de Regresión con Series de Tiempo No Estacionarias
Supón que dos series de tiempo, Yt y Xt, se comportan de la siguiente manera:
Yt = βYt-1 + et
Xt = αXt-1 + ut
Con α = β = 1
¿Cuáles serían los problemas de estimar una regresión con Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) entre estas dos variables?
Si α = β = 1, la observación de hoy es explicada completamente por la de ayer y, por lo tanto, las series son no estacionarias. Esto tendría como consecuencia estimar una regresión espuria con la que los estadísticos no son confiables. Si el estadístico t no es confiable, los coeficientes también son dudosos.
2. El Concepto de Cointegración
¿A qué se refiere el concepto de cointegración?
La cointegración tiene como fin conocer... Continuar leyendo "Relaciones entre Series de Tiempo: Estacionariedad, Cointegración y Modelos de Corrección de Error" »

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