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Criterios de información y complejidad estocástica

González, Mirta Lidia
Landro, Alberto H.

(2018-06)

Resumen:

Los criterios objetivos de selección del orden de un modelo autorregresivo pueden ser clasificados en no-Bayesianos -basados en la minimización del error de predicción y las medidas de información- y Bayesianos. La diferencia entre ambos radica en que los primeros asumen como punto de partida la validez de la hipótesis de que todo proceso está afectado por su infinito pasado y proporcionan estimadores asintóticamente eficientes en tanto que los Bayesianos se basan en la negación de la tesis de Church-Turing y proporcionan estimadores consistentes. A fin de evitar la disyuntiva que genera esta clasificación, en este trabajo se propone caracterizar al modelo utilizando la definición de complejidad estocástica. La aplicación de este concepto y los postulados de los teoremas de convergencia de las medidas de complejidad permiten demostrar, además, la condición de óptimo del término de penalización del criterio de selección de Schwarz.

Registro:
TítuloCriterios de información y complejidad estocástica
AutorGonzález, Mirta Lidia
Landro, Alberto H.
FuenteRev. investig. modelos financ. Vol. 07, Nro. 01 (2018), p. 21-40
Tipo de documentoArtículo de Revista
Título abreviadoRev. investig. modelos financ.
Fecha2018-06
DescriptoresESTADISTICA; TEORIA DE LAS PROBABILIDADES; DECISION
Editor InstitucionalUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Centro de Investigación en Métodos Cuantitativos Aplicados a la Economía y la Gestión
Formatotext file - pdf(889 Kb)
Derechos de accesoEsta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente.
Cita: González, Mirta Lidia; Landro, Alberto H.. (2018-06) Criterios de información y complejidad estocástica.  Rev. investig. modelos financ. Vol. 07, Nro. 01 (2018), p. 21-40
http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/rimf/rimf_v7_n1_02.pdf
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