RT Dissertation/Thesis
T1 Dynamic Factor Models for Heterogeneous Data
A1 Caro Navarro, Ángela
AB The thesis Dynamic Factor Models for Heterogeneous Data has two major purposes: (1)to investigate the advantages and disadvantages of different Dynamic Factor Model(DFM) estimation methodologies and (2) to show DFM usefulness in real data applications.This thesis includes a literature review in the introduction. Chapter 2 presentsa new approach for the estimation of the number of factors using an eigenvalues ratiotest. Chapter 3 generalizes the proposed method in chapter 2 for the estimation ofthe factor space. Chapter 4 studies the business cycles synchronization between EuroArea countries by means of a DFM with known cluster structure and Chapter 5 analysesinternational energy prices interrelations using DFM with unknown cluster structure.Simulation results suggest that the new approach proposed in this thesis for finding thenumber of factors and estimating them, based on lagged correlation matrices, providesa good performance compared to methods already presented in the literature. Specially,when the data sample includes atypical series the proposed method outperformsits competitors. This is also corroborated by real data examples.
AB La tesis Dynamic Factor Models for Heterogeneous Data tiene dos propósitos principales:(1) investigar las ventajas y desventajas de diferentes metodologías de estimación delModelo de Factores Dinámicos (MFD) y (2) mostrar la utilidad del MFD en aplicacionesde datos reales. Esta tesis incluye una revisión bibliográfica en la introducción. Elcapítulo 2 presenta un nuevo enfoque para la estimación del número de factores utilizandoun test basado en el uso de valores propios. El capítulo 3 generaliza el métodopropuesto en el capítulo 2 para la estimación del espacio factorial. El capítulo 4 estudiala sincronización de los ciclos económicos entre los países de la Zona Euro mediante unMFD con estructura de clúster conocida y el capítulo 5 analiza las interrelaciones existentesentre los precios internacionales de la energía utilizando un MFD con estructurade clúster desconocida. Los resultados de las simulaciones sugieren que el nuevo enfoquepropuesto en esta tesis para determinar el número de factores y para la estimación de dichos factores, basado en matrices de correlación rezagadas, proporciona un buendesempeño en comparación con los métodos ya presentados en la literatura. Especialmente,cuando la muestra de datos incluye series atípicas, el método propuesto superaa sus competidores. Esto también se corrobora con ejemplos de datos reales.
YR 2020
FD 2020-10
LK https://hdl.handle.net/10016/31855
UL https://hdl.handle.net/10016/31855
LA eng
DS e-Archivo
RD 20 may. 2024