Resumen

ZHANG, HANWEN  y  NIETO, FABIO H.. Modelamiento TAR con datos faltantes cuando el proceso del ruido blanco tiene una distribución t de Student. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2015, vol.38, n.1, pp.239-266. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v38n1.48813.

En este trabajo consideramos el modelamiento de los modelos autoregresivos de umbrales (TAR) con datos faltantes tanto en la serie de umbrales como la serie de interés cuando el proceso del ruido blanco sigue una distribución t de student. Desarrollamos un procedimiento de tres etapas basado en el muestreador de Gibbs para identificar y estimar el modelo, además de la estimación de los datos faltantes y el procedimiento para el pronóstico. La metodología propuesta fue aplicada a datos simulados y datos reales.

Palabras clave : datos faltantes; estadística Bayesiana; modelo autoregresivo de umbrales; muestreador de Gibbs; pronóstico; series de tiempo.

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