Estimación de modelos ARMA

Estimación MV

• Escribir la función de densidad de la muestra

• Suponer en esta función los datos fijos y los parámetros variables

• Tomar como estimadores los valores de los parámetros que maximizan esta función

Estimación Bayesiana

• Suponer una distribución a priori sobre los parámetros

• Escribir la probabilidad de obtener los datos dados los parametros

• Utilizar el teorema de Bayes para calcular la probabilidad a posteriori de los parámetros

Conclusión MVC

• La estimación condicional de un AR(p) es similar a la de un modelo de regresión

• En la hipótesis de normalidad, maximizar la la verosimilitud equivale a minimizar la suma de cuadrados

• La estimación de la media es la media muestral y la de la varianza la varianza de los residuos estimados

Estimación exacta AR

Estimación exacta ARMA

Modelos en espacio de los estados