El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras

Autores
Abril, María de las Mercedes
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este trabajo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden en series de tiempo. Los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles (ARIMA) son frecuentemente considerados como los que proveen la base principal para el modelado de series de tiempo. Ahora bien, dada la tecnología actual, puede haber alternativas más atractivas. Una nueva y poderosa solución fue ideada por Kalman (1960) y Kalman y Bucy (1961), usando la llamada representación de espacio de estado de una serie de tiempo. Esto provee una descripción muy compacta del modelo y está basado en el resultado conocido que dice que cualquier ecuación en diferencias (o diferencial) lineal de orden finito puede ser escrita como una ecuación vectorial en diferencias (o diferencial) lineal de primer orden. La ventaja de esta última representación es que involucra solamente dependencia de un paso, lo cual conduce a un algoritmo simple para calcular las predicciones de valores futuros de la serie conocido como el algoritmo del filtro y suavizador de Kalman. Presentaremos las ideas básicas de modelado estructural de series de tiempo y haremos notar la relación con los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles.
Fil: Abril, María de las Mercedes. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Fuente
ISSN: 1851-3239
Revista de Investigaciones del Departamento de Ciencias Económicas. 2017; 8(15) : 1-26
Materia
ECONOMETRIA
MODELOS ECONOMETRICOS
FINANZAS
ANALISIS DE SERIES CRONOLOGICAS
658.403 3
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
OAI Identificador
oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/1058
Acceder
id RDUNLAM_8ef7104a6ad0fff3b8681b8e20b3d476
oai_identifier_str oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/1058
network_acronym_str RDUNLAM
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Digital UNLaM
spelling El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financierasAbril, María de las MercedesECONOMETRIAMODELOS ECONOMETRICOSFINANZASANALISIS DE SERIES CRONOLOGICAS658.403 3El objetivo de este trabajo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden en series de tiempo. Los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles (ARIMA) son frecuentemente considerados como los que proveen la base principal para el modelado de series de tiempo. Ahora bien, dada la tecnología actual, puede haber alternativas más atractivas. Una nueva y poderosa solución fue ideada por Kalman (1960) y Kalman y Bucy (1961), usando la llamada representación de espacio de estado de una serie de tiempo. Esto provee una descripción muy compacta del modelo y está basado en el resultado conocido que dice que cualquier ecuación en diferencias (o diferencial) lineal de orden finito puede ser escrita como una ecuación vectorial en diferencias (o diferencial) lineal de primer orden. La ventaja de esta última representación es que involucra solamente dependencia de un paso, lo cual conduce a un algoritmo simple para calcular las predicciones de valores futuros de la serie conocido como el algoritmo del filtro y suavizador de Kalman. Presentaremos las ideas básicas de modelado estructural de series de tiempo y haremos notar la relación con los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles.Fil: Abril, María de las Mercedes. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ciencias Económicas20172022-04-26T22:44:09Z2022-04-26T22:44:09Zinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf26 p.application/pdfAbril, M. M. (2016). El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras. RInCE, 8(15), 1-26. https://doi.org/10.54789/rince.15.1http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1058ISSN: 1851-3239Revista de Investigaciones del Departamento de Ciencias Económicas. 2017; 8(15) : 1-26reponame:Repositorio Digital UNLaMinstname:Universidad Nacional de La Matanzaspainfo:eurepo/semantics/altIdentifier/doi/10.54789/rince.15.1info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/Licencia Creative Commons Atribución 2.5 Argentina (CC BY 2.5 AR)2025-10-23T11:16:53Zoai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/1058instacron:UNLaMInstitucionalhttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/oaicytunlam@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-10-23 11:16:54.296Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanzafalse
dc.title.none.fl_str_mv El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
title El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
spellingShingle El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
Abril, María de las Mercedes
ECONOMETRIA
MODELOS ECONOMETRICOS
FINANZAS
ANALISIS DE SERIES CRONOLOGICAS
658.403 3
title_short El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
title_full El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
title_fullStr El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
title_full_unstemmed El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
title_sort El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras
dc.creator.none.fl_str_mv Abril, María de las Mercedes
author Abril, María de las Mercedes
author_facet Abril, María de las Mercedes
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv ECONOMETRIA
MODELOS ECONOMETRICOS
FINANZAS
ANALISIS DE SERIES CRONOLOGICAS
658.403 3
topic ECONOMETRIA
MODELOS ECONOMETRICOS
FINANZAS
ANALISIS DE SERIES CRONOLOGICAS
658.403 3
dc.description.none.fl_txt_mv El objetivo de este trabajo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden en series de tiempo. Los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles (ARIMA) son frecuentemente considerados como los que proveen la base principal para el modelado de series de tiempo. Ahora bien, dada la tecnología actual, puede haber alternativas más atractivas. Una nueva y poderosa solución fue ideada por Kalman (1960) y Kalman y Bucy (1961), usando la llamada representación de espacio de estado de una serie de tiempo. Esto provee una descripción muy compacta del modelo y está basado en el resultado conocido que dice que cualquier ecuación en diferencias (o diferencial) lineal de orden finito puede ser escrita como una ecuación vectorial en diferencias (o diferencial) lineal de primer orden. La ventaja de esta última representación es que involucra solamente dependencia de un paso, lo cual conduce a un algoritmo simple para calcular las predicciones de valores futuros de la serie conocido como el algoritmo del filtro y suavizador de Kalman. Presentaremos las ideas básicas de modelado estructural de series de tiempo y haremos notar la relación con los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles.
Fil: Abril, María de las Mercedes. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
description El objetivo de este trabajo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden en series de tiempo. Los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles (ARIMA) son frecuentemente considerados como los que proveen la base principal para el modelado de series de tiempo. Ahora bien, dada la tecnología actual, puede haber alternativas más atractivas. Una nueva y poderosa solución fue ideada por Kalman (1960) y Kalman y Bucy (1961), usando la llamada representación de espacio de estado de una serie de tiempo. Esto provee una descripción muy compacta del modelo y está basado en el resultado conocido que dice que cualquier ecuación en diferencias (o diferencial) lineal de orden finito puede ser escrita como una ecuación vectorial en diferencias (o diferencial) lineal de primer orden. La ventaja de esta última representación es que involucra solamente dependencia de un paso, lo cual conduce a un algoritmo simple para calcular las predicciones de valores futuros de la serie conocido como el algoritmo del filtro y suavizador de Kalman. Presentaremos las ideas básicas de modelado estructural de series de tiempo y haremos notar la relación con los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017
2022-04-26T22:44:09Z
2022-04-26T22:44:09Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Abril, M. M. (2016). El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras. RInCE, 8(15), 1-26. https://doi.org/10.54789/rince.15.1
http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1058
identifier_str_mv Abril, M. M. (2016). El enfoque de espacio de estado en el análisis de las series de tiempo financieras. RInCE, 8(15), 1-26. https://doi.org/10.54789/rince.15.1
url http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1058
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eurepo/semantics/altIdentifier/doi/10.54789/rince.15.1
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Licencia Creative Commons Atribución 2.5 Argentina (CC BY 2.5 AR)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Licencia Creative Commons Atribución 2.5 Argentina (CC BY 2.5 AR)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
26 p.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ciencias Económicas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ciencias Económicas
dc.source.none.fl_str_mv ISSN: 1851-3239
Revista de Investigaciones del Departamento de Ciencias Económicas. 2017; 8(15) : 1-26
reponame:Repositorio Digital UNLaM
instname:Universidad Nacional de La Matanza
reponame_str Repositorio Digital UNLaM
collection Repositorio Digital UNLaM
instname_str Universidad Nacional de La Matanza
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanza
repository.mail.fl_str_mv cytunlam@gmail.com
_version_ 1846787637121122304
score 12.982451

Publicaciones similares