Si tengo un proceso estocastico estacionario tipo AR(1) con parámetro menor que 1. Mi pregunta es. Su funcion de pronóstico sigue una distribución normal?
Hola. No, el pronóstico viene dado por Yk+T= phi^k * YT siendo k el horizonte de previsión e YT la última observación, luego desciende a cero cuando k es grande, se compota determinísticamente, no hay distribución aleatoria. En un AR la perturbación es ruido blanco con distribución normal por hipótesis y eso es lo que se testea a los residuos del modelo pero no tiene nada que ver con la previsión. Saludos
No, un paseo aleatorio con deriva es estacionario en primeras diferencias pero no respecto a su tendencia estocástica generada por el propio proceso. Hay otros procesos que se forman con una tendencia determinística (en funcion de t) más un proceso estocástico estacionario bien sea ruido blanco o cualquier ARMA; en ese caso el proceso sí que es estacionario con respecto a la tendencia pero no es paseo alatorio. Puedes ver este vídeo que trata de los paseos aleatorios con deriva que son estacionarios en diferencias como ya te he comentado. Saludos th-cam.com/video/LKMR5jylVCk/w-d-xo.html
Siempre es satisfactorio ver explicaciones en Manim, muchas gracias, excelente explicación
Muchas gracias. Un saludo.
Muy buen vídeo!!! Muchas gracias por todo el contenido que subes. Saludos.
Genial gracias
Excelente
Si tengo un proceso estocastico estacionario tipo AR(1) con parámetro menor que 1. Mi pregunta es. Su funcion de pronóstico sigue una distribución normal?
Hola. No, el pronóstico viene dado por
Yk+T= phi^k * YT siendo k el horizonte de previsión e YT la última observación, luego desciende a cero cuando k es grande, se compota determinísticamente, no hay distribución aleatoria.
En un AR la perturbación es ruido blanco con distribución normal por hipótesis y eso es lo que se testea a los residuos del modelo pero no tiene nada que ver con la previsión. Saludos
una caminata aleatoria puede ser estacionaria alrededor de su tendencia? saludos
No, un paseo aleatorio con deriva es estacionario en primeras diferencias pero no respecto a su tendencia estocástica generada por el propio proceso.
Hay otros procesos que se forman con una tendencia determinística (en funcion de t) más un proceso estocástico estacionario bien sea ruido blanco o cualquier ARMA; en ese caso el proceso sí que es estacionario con respecto a la tendencia pero no es paseo alatorio.
Puedes ver este vídeo que trata de los paseos aleatorios con deriva que son estacionarios en diferencias como ya te he comentado.
Saludos
th-cam.com/video/LKMR5jylVCk/w-d-xo.html
Genio