¿Cómo dependen las propiedades asintóticas de las estimaciones de la estacionariedad de las series temporales (y de otras propiedades de la DGP subyacente, por ejemplo, la distribución de los errores)? Por ejemplo, muchos libros y artículos sobre la asintótica de la MLE sólo consideran el caso de variables aleatorias independientes (o vectores) o dan una serie de condiciones que son difíciles de interpretar y no dicen nada sobre la aplicación de esta teoría a modelos utilizados con frecuencia. ¿Podríais darme alguna referencia de la bibliografía pertinente o explicar brevemente las propiedades asintóticas de las series temporales? Gracias de antemano.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Hoogendijk
Puntos
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Se afirma que la estimación de máxima verosimilitud asintótica es una validación cruzada técnica equivalente . En cualquier caso, para las series temporales, se trata sólo de una magnitud del criterio de bondad de ajuste. No aporta ninguna información sobre cómo extrapolan los modelos de series temporales a tiempos no interpolados. De hecho, los modelos arbitrarios generalmente harían un mal trabajo de extrapolación. Para la extrapolación, sólo son útiles los modelos que cumplen otras muchas condiciones, y tales condiciones suelen ignorarse. Si fuera tan amable de especificar con más exactitud qué tipo de respuesta solicita, quizá podría darle información más relevante.
