Título
PREDICCI�N DE SERIES DE TIEMPO FUERTEMENTE DEPENDIENTES: TEOR�A Y APLICACIONES

Organismo de Contraparte de CONICYT: ECOS

Año de la Convocatoria: 2003

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Resumen del Proyecto:

Resumen del Proyecto El objetivo de este proyecto de investigaci�n es establecer tasas de convergencia expl�citas para los errores de predicci�n en el caso de procesos de larga memoria. Este importante problema es de actualidad en el an�lisis de series cronol�gicas, ver por ejemplo Pourahmadi (2001). El avance reciente hecho por Inoue (2000) asume condiciones matem�ticas restrictivas que no son satisfechas por modelos de series de tiempo de larga memoria simples como los modelos ARFIMA. Uno de nuestros objetivos es mostrar que los resultados de Inoue (2000) pueden ser establecidos sobre hip�tesis m�s realistas. Este trabajo es esencial para obtener resultados aplicables en la practica. Nosotros estudiaremos tanto el caso de datos completos como el caso de datos faltantes. En particular, ser� interesante encontrar el comportamiento asint�tico del error de predicci�n cuando el tama�o de los datos faltantes aumenta indefinidamente. Esto permitir� mejorar los resultados parciales que hemos publicado en Bondon y Palma (2002). De la misma manera, ser� esencial obtener tasas de convergencia uniforme de los coeficientes de predicci�n con pasado finito hacia los coeficientes autoregresivos. Tasas de este tipo han sido obtenidas por Pourahmadi (1989b) en el caso de procesos con densidad espectral acotada. Como la densidad espectral de un proceso de larga memoria tiene un polo en la frecuencia cero, los resultados existentes no se aplican. Esto abre un gran campo de nuevas investigaciones con respecto a la predicci�n de series de tiempo fuertemente dependientes. La teor�a desarrollada en el contexto de este proyecto de investigaci�n ser� de gran ayuda para el estudio de series de tiempo reales con datos faltantes provenientes de diversos campos, incluyendo finanzas, econom�a, hidrolog�a, meteorolog�a, etc.

Proyectos asociados: