RT Journal Article
T1 Modelos de memoria larga para series económicas y financieras
A1 Pérez, Ana
A1 Ruiz Ortega, Esther
AB En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la media y la varianza condicionada, con especial atención a los modelos ARMA fraccionalmente integrados (ARFIMA) y a los modelos GARCH y SV fraccionalmente integrados. Se estudian sus propiedades más importantes y se discute su aplicación en la modelización de series económicas y financieras. También se describen los principales métodos de estimación propuestos para estos modelos y se revisan algunos contrastes para detectar la presencia de memoria larga. Finalmente, se revisan los principales resultados sobre predicción de valores futuros de series temporales con memoria larga.
AB This paper provides a review of time series models with long memory in themean and conditional variance, with special attention to Fractionally IntegratedARMA processes (ARFIMA) and fractionally integrated GARCH and SVprocesses. Their more important properties are reviewed and its application tomodel economic and financial time series is discussed. The main estimationmethods and tests proposed in the literature for the long memory property arealso reviewed. Finally, this paper reviews the main results on prediction offuture values of long memory time series.
PB Fundación Empresa Pública (Fundación SEPI)
SN 0210-1521
YR 2002
FD 2002-09
LK https://hdl.handle.net/10016/4895
UL https://hdl.handle.net/10016/4895
LA spa
NO Agradecemos asimismo la ayuda financiera de los proyectos SEC97-1379 (CICYT) y PB98-0026(DGCICYT).
DS e-Archivo
RD 1 sept. 2024