Ajuste recursivo con transformaciones invariantes y bootstrapping: El caso de una caminata aleatoria con intercepto
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1 janvier 2010
- handle: 10670/1.qp3ud9
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Statistical data Statistical analysis Statistical methods Statistical science Sequestration (Attachment and garnishment) Attachment and garnishment--Law and legislation Trustee process Garnishment Cario Ciencia estadística Estadística teórica Teoría estadísticaCiter ce document
Eddy Lizarazu Alanez et al., « Ajuste recursivo con transformaciones invariantes y bootstrapping: El caso de una caminata aleatoria con intercepto », EconoQuantum, ID : 10670/1.qp3ud9
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Résumé
Usamos simulaciones de Monte Cario para estudiar el desempeño de la prueba de raíz unitaria de Shin-So (DFSS) bajo los enfoques de transformaciones invariantes y el bootstrapping. Si la hipótesis alternativa es un proceso estacionario alrededor de una tendencia lineal, entonces la prueba bootstrap paramétrica es la mejor en términos de la potencia estadística. Sin embargo, si transformamos las observaciones para construir una prueba invariante, entonces la prueba DFSS es la mejor. Por consiguiente, la recomendación es usar transformaciones invariantes de la prueba de raíz unitaria de Shin-So debido a que su ejecución es directa y de menor coste.