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Estimación de modelos ARMA
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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
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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
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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
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Estimación exacta AR
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Estimación exacta ARMA
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Modelos en espacio de los estados
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