Resumen de La imputación múltiple y su aplicación a series temporales financieras
Cuando una base de datos presenta valores no disponibles (NA ó missings), su análisis es imposible hasta que no se decida lo que hacer con ellos. A tal efecto, la literatura ha desarrollado distintos enfoques para enfrentarse a este problema. Los primero métodos fueron los basados en regresión (Yates [1933]), y posteriormente se utilizaron algoritmos basados en la función de verosimilitud (algoritmo EM). Rubin [1987] estudia el problema de los NA y pone de manifiesto que los algoritmos mencionados son de imputación única y, entre sus inconvenientes más importantes, destaca la omisión de la incertidumbre que causa la presencia de los missings en el ulterior análisis. Para tal fin, Rubin [1987] propone la imputación múltiple, cuyo objetivo es la medición de la incertidumbre omitida por los métodos de imputación única, lo que se consigue mediante dos herramientas: algoritmos MCMC y la inferencia de Rubin. La imputación múltiple se ha utilizado únicamente en el campo de los datos de sección cruzada, y esta Tesis pretende extender su aplicación al campo de la series temporales financieras. Para tal fin, se estudian las técnicas que sobre las que se fundamentan los métodos MCMC, la inferencia de Rubin y los modelos heteroscedásticos condicionados. El resultado es la imputación mediante separación, que consigue adaptar la técnica de imputación múltiple a las series temporales financieras mediante la combinación de un filtro asimétrico, un método Bootstrap y el conocido algoritmo GibbsSampling. La Tesis se extiende con un librería programada en lenguaje R, de próxima incorporación en el cuerpo de librerías contribuidas en el portal oficial del citado lenguaje, que implementa el método propuesto.
