Resumen

GONZALEZ, MARIANO  y  NAVE, JUAN M.. Identificación de factores comunes en la modelización multivariante de series temporales. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2015, vol.38, n.1, pp.219-238. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v38n1.48812.

Para la modelización multivariante de series temporales no estacionarias es imprescindible conocer el número de factores comunes que definen el comportamiento de las series. La forma tradicional de abordar este problema es el estudio de las relaciones de cointegración entre los datos a travé de las pruebas de la traza y el máximo valor propio, obteniendo el número de relaciones de largo plazo estacionarias. Como alternativa, se pueden emplear modelos factoriales dinámicos que estiman el número de factores comunes, estacionarios o no, que describen el comportamiento de los datos. En este contexto, analizamos empíricamente el resultado de aplicar tales métodos a series simuladas mediante modelos factoriales conocidos, y a datos reales de los mercados financieros. Los resultados muestran que cuando hay factores comunes estacionarios, cuando el número de observaciones se reduce y/o cuando las variables participan en más de una relación de cointegración, la prueba de factores comunes es más potente que las pruebas habituales de cointegración. Estos resultados, junto con la mayor flexibilidad para identificar la matriz de cargas del proceso generador de datos, hacen que los modelos de factores dinímicos sean más adecuados para su utilización en el análisis multivariante.

Palabras clave : cointegración; estacionariedad; factores comunes; modelo factorial dinámico.

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