Autor: SANCHEZ NARANJO, María Jesús
Título: Cambios de estructura y secuencia de valores atípicos en series temporales. Su influencia en la estimación y la previsión
Fecha: 1996
Materia: MATEMÁTICAS. Teseo;ESTADÍSTICA. Teseo;SERIES TEMPORALES. Teseo;TEORÍA ESTOCÁSTICA. Teseo
Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
Departamento: INGENIERIA DE ORGANIZACION, ADMINISTRACION DE EMPRESAS Y ESTADISTICA
Director/a(s):
- Director/a: PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, Daniel
Resumen: La detección de los valores atípicos presentes en una serie temporal es un aspecto prioritario en la especificación del modelo ARIMA correspondiente a dicha serie. Las observaciones atípicas distorsionan las herramientas habituales empleadas en la especificación del modelo, y producen sesgos en la estimación de los parámetros del mismo, incluso en el caso de que la identificación del modelo sea correcta. En este trabajo se presenta un nuevo procedimiento de detección de valores atípicos en serie temporales que parece resolver estos problemas. Se plantea además una posible solución al problema de confusión entre el cambio de nivel y el valor atípico innovativo cuando sobre la serie esta presente un cambio de nivel. Este procedimiento obtiene buenas estimaciones de los parámetros del modelo incluso cuando la serie temporal tiene secuencias de valores atípicos. El procedimiento consta de tres etapas: En la primera etapa, estimación inicial de los parámetros del modelo, se utilizan medidas de influencia para obtener una estimación inicial robusta de los parámetros del modelo a partir de la cual se realiza la detección de los valores atípicos. La segunda etapa, detección de valores atípicos, consiste en la identificación de los valores atípicos utilizando un procedimiento original, desarrollado a partir del metodo de Tsay (1988), que resuelve el problema de confusión entre el cambio de nivel y el valor atípico innovativo. En la última etapa, estimación conjunta, se realiza la estimación conjunta de los parámetros del modelo y de los efectos de los atípicos detectados. El procedimiento termina con la detección de valores atípicos utilizando la estimación final de los parámetros del modelo