Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests
Se estudian dos estadísticos de Portmanteau modificados bajo supuestos de dependencia comunes en aplicaciones financieras que pueden utilizarse para comprobar que series de tiempo heterocedásticas son serialmente incorreladas sin suponer independencia o normalidad. Se encuentra que su distribución a...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2020-01-01
|
| Series: | Ciencia Ergo Sum |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10463384006 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832086227387416576 |
|---|---|
| author | Nelson Omar Muriel Torrero |
| author_facet | Nelson Omar Muriel Torrero |
| author_sort | Nelson Omar Muriel Torrero |
| collection | DOAJ |
| description | Se estudian dos estadísticos de Portmanteau modificados bajo supuestos de dependencia comunes en aplicaciones financieras que pueden utilizarse para comprobar que series de tiempo heterocedásticas son serialmente incorreladas sin suponer independencia o normalidad. Se encuentra que su distribución asintótica es nula y se examinan sus propiedades de muestras pequeñas usando Monte Carlo. El poder de las pruebas se estudia para alternativas MA y GARCH en la media. Las pruebas exhiben un tamaño muestral apropiado y se comprueba que son más poderosas que la prueba robusta de Box-Pierce para alternativas selectas. Ilustramos las pruebas usando datos diarios de retornos financieros y de tipos de cambio. |
| format | Article |
| id | doaj-art-9a406db657c44580b28c12a7882467e4 |
| institution | Kabale University |
| issn | 1405-0269 2395-8782 |
| language | English |
| publishDate | 2020-01-01 |
| publisher | Universidad Autonoma del Estado de Mexico |
| record_format | Article |
| series | Ciencia Ergo Sum |
| spelling | doaj-art-9a406db657c44580b28c12a7882467e42025-02-06T16:00:35ZengUniversidad Autonoma del Estado de MexicoCiencia Ergo Sum1405-02692395-87822020-01-01273https://doi.org/10.30878/ces.v27n3a6Testing financial time series for autocorrelation: Robust TestsNelson Omar Muriel TorreroSe estudian dos estadísticos de Portmanteau modificados bajo supuestos de dependencia comunes en aplicaciones financieras que pueden utilizarse para comprobar que series de tiempo heterocedásticas son serialmente incorreladas sin suponer independencia o normalidad. Se encuentra que su distribución asintótica es nula y se examinan sus propiedades de muestras pequeñas usando Monte Carlo. El poder de las pruebas se estudia para alternativas MA y GARCH en la media. Las pruebas exhiben un tamaño muestral apropiado y se comprueba que son más poderosas que la prueba robusta de Box-Pierce para alternativas selectas. Ilustramos las pruebas usando datos diarios de retornos financieros y de tipos de cambio.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10463384006dependencia no linealautocorrelación muestralestadísticos de portmanteaupruebas robustas |
| spellingShingle | Nelson Omar Muriel Torrero Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests Ciencia Ergo Sum dependencia no lineal autocorrelación muestral estadísticos de portmanteau pruebas robustas |
| title | Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests |
| title_full | Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests |
| title_fullStr | Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests |
| title_full_unstemmed | Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests |
| title_short | Testing financial time series for autocorrelation: Robust Tests |
| title_sort | testing financial time series for autocorrelation robust tests |
| topic | dependencia no lineal autocorrelación muestral estadísticos de portmanteau pruebas robustas |
| url | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10463384006 |
| work_keys_str_mv | AT nelsonomarmurieltorrero testingfinancialtimeseriesforautocorrelationrobusttests |