Métodos de subespacios en econometría

• Autores: José Casals Carro
• Directores de la Tesis: Jaime Terceiro Lomba (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 1998
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Alfonso Novales Cinca (presid.), Sonia Sotoca López (secret.), Juan Luis Hoyo Bernat (voc.), José Luis Gallego Gómez (voc.), Daniel Peña Sánchez de Rivera (voc.)
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Econometría
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• Resumen

  • En este trabajo se desarrolla una metodología de especificación empírica de modelos econométricos dinámicos, utilizando para ello algoritmos de subespacios. Consiste, sucesivamente, en: 1) determinar la dimensión del sistema, 2) estimar una realización en espacio de los estados a partir de los datos y del orden seleccionado y 3) reducir el modelo a una forma canónica identificable. El procedimiento propuesto incorpora doblemente el criterio de selección de modelos simples.

    En primer lugar, el análisis se reduce a realizaciones de dimensión mínima, de acuerdo con el orden de dinámica que reflejan los datos observados. En segundo lugar, la transformación del modelo a una forma canónica identificable reduce considerablemente el número de coeficientes no restringidos que caracterizan el modelo en espacio de los estados. El modelo inicial que se obtiene en la fase de especificación puede utilizarse como condición inicial de una estimación por máxima-verosimilitud.

    Las ventajas de esta metodología frente a otra alternativa pueden resumirse en los siguientes puntos: 1) son procedimientos que permiten especificar un modelo econométrico de forma automática o semi-automática, sin introducir decisiones subjetivas sobre la estructura del modelo no explicadas por los datos; 2) se parte de una representación general del modelo dinámico en forma de espacio de los estados; 3) se trata de procedimientos eficientes desde un punto de vista computacional.

    Asimismo, se tratan aspectos característicos de las series económicas como son la estacionalidad, valores atípicos, errores de observación y el reducido tamaño de las muestras.